라구나 XS.2 및 M.1

(poolside.ai)

Hacker News2026년 4월 28일요트·마린

라구나(Laguna) 팀이 코딩 에이전트 특화 모델인 Laguna M.1과 오픈 웨이트 모델인 XS.2를 공개했습니다. 이 모델들은 단순한 텍란 생성을 넘어 코드를 직접 작성하고 실행하여 복잡한 작업을 수행하는 '에이전틱 코딩(Agentic Coding)'을 지향하며, MoE(Mixture of Experts) 구조를 통해 높은 효율성을 달성했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1Laguna M.1(225B/23B MoE) 및 XS.2(33B/3B MoE) 모델 출시
2Laguna XS.2는 Apache 2.0 라이선스의 오픈 웨이트 모델로 공개
3코딩 능력을 에이전트의 핵심 인터페이스로 활용하는 'Agentic Coding' 지향
4XS.2 모델, SWE-bench Pro에서 44.5%라는 높은 성능 기록
5에이전트 학습 및 운영을 위한 Agent Client Protocol(ACP) 서버 함께 공개

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 스스로 소프트웨어를 작성하고 실행하여 문제를 해결하는 '자율형 에이전트'로의 패러다임 전환을 상징합니다. 특히 효율적인 MoE 구조를 통해 작은 파라미터로도 강력한 코딩 성능을 증명하며 에이전트 기술의 상용화 가능성을 높였습니다.

배경과 맥락

기존 AI 에이전트는 미리 정의된 도구(Tool Calling)를 사용하는 데 그쳐 확장성에 한계가 있었습니다. 라구나는 '코딩' 자체를 에이전트의 핵심 인터페이스로 정의하며, 코드를 통해 스스로 시스템을 구축하고 작업을 병렬화하는 더 넓은 범위의 자율성을 추구하고 있습니다.

업계 영향

Laguna XS.2의 Apache 2.0 오픈 웨이트 공개는 개발자 생태계에 강력한 무기를 제공합니다. 이는 기업들이 저비용·고효율의 코딩 에이전트를 자체 인프라에 구축할 수 있게 함으로써, 기존 폐쇄형 모델(Claude, GPT 등) 중심의 시장에 강력한 대안을 제시합니다.

한국 시장 시사점

한국의 수많은 SaaS 및 DevOps 스타트업들에게는 고성능 오픈 모델을 활용해 특정 도메인에 특화된 '자율형 워크플로우 에이전트'를 개발할 수 있는 기회입니다. 모델 자체를 만들기보다, 공개된 ACP(Agent Client Protocol)와 모델을 활용해 어떤 비즈니스 로직을 자동화할 것인가에 집중해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 발표의 핵심은 '모델의 크기'가 아니라 '모델의 인터페이스'에 있습니다. 라구나는 코딩 능력을 단순한 기능이 아닌, 에이전트가 세상을 조작하는 '가장 표현력이 풍부한 언어'로 정의했습니다. 이는 AI 에이전트 개발의 초점이 '얼마나 똑똑한가'에서 '얼마나 실행 가능한 코드를 생성하고 제어할 수 있는가'로 이동하고 있음을 시사합니다.

스타트업 창업자들은 주목해야 합니다. 이제 모델의 파라미터 수에 매몰될 필요가 없습니다. XS.2와 같은 고효율 MoE 모델을 활용하면, 적은 컴퓨팅 자원으로도 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 태스크를 수행하는 버티컬 에이전트를 구축할 수 있습니다. 위협 요소는 기존의 단순 API 연동형 서비스들이 이 강력한 코딩 에이잭트들에 의해 대체될 수 있다는 점이며, 기회는 이 에이전트들을 제어하고 관리하는 '에이전트 오케스트레이션' 레이어에서 발생할 것입니다.

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