MS, 소형 모델 특화 에이전트 앱 MagenticLite 공개

PC 파일 관리와 웹 브라우징을 AI에게 한 번에 맡기려면 보통 값비싼 클라우드 대형 모델이 필요했습니다. 민감한 로컬 파일과 웹 로그인 정보가 외부 서버로 넘어간다는 점도 늘 발목을 잡았습니다.

마이크로소프트 리서치(MSR)는 5월 21일, 소형 언어 모델 환경에 최적화된 차세대 실험적 에이전트 애플리케이션 'MagenticLite'를 공개했습니다. 이전 세대인 Magentic-UI를 계승해 브라우저와 로컬 파일 시스템을 단일 워크플로로 오가는 작업을 지원합니다.

14B 오케스트레이터와 Fara1.5의 분업

MagenticLite의 핵심은 거대 모델 하나에 모든 것을 맡기지 않고, 역할이 특화된 두 소형 모델을 엮은 데 있습니다.

전체 기획과 위임을 맡는 머리는 'MagenticBrain'입니다. Qwen 3 14B를 파인튜닝한 14B 파라미터 오케스트레이션 모델로, 사용자의 모호한 요청을 실행 계획으로 쪼개고 터미널 코드를 작성하며 전문 하위 에이전트를 호출합니다.

웹 브라우저를 직접 조작하는 손발 역할은 'Fara1.5' 모델군이 담당합니다. Qwen 3.5 기반으로 제작되었으며 4B, 9B, 27B 세 가지 크기로 출시되었고, 기본형으로는 9B 모델이 권장됩니다.

300개 실제 웹 작업을 평가하는 Online-Mind2Web 벤치마크에서 Fara1.5는 동급 소형 컴퓨터 제어 모델 최고 성능을 기록하며 작년 11월 공개된 Fara-7B 대비 두 배에 달하는 성적을 냈습니다. 최상위 27B 모델은 90% 이상의 성공률을 기록했습니다.

소형 모델의 한계를 극복한 실행 구조

소형 모델은 작업이 길어져 컨텍스트가 쌓이면 집중력이 급격히 떨어지는 문제가 있습니다. 마이크로소프트는 이를 해결하기 위해 실행 하네스(Harness) 설계를 전면 수정했습니다.

하네스는 이전 단계들을 간결하게 요약해 모델에 필요한 핵심 정보만 주입하는 방식으로 컨텍스트를 적극 관리합니다. 또한 작업이 중간에 틀어져도 유연하게 복구할 수 있도록 단계별 점진적 계획 방식을 택했습니다.

보안을 위해 모든 브라우저와 코드 실행은 QEMU 기반의 오픈소스 샌드박스인 'Quicksand' 안에서 격리되어 구동됩니다. 결제나 로그인 같은 주요 지점에서는 사용자의 승인을 거치되, 일반적인 서식 입력 작업이 끊기지 않도록 민감도 기준도 다듬었습니다.

왜 중요한가

우리는 MagenticLite가 온디바이스 에이전트의 현실적인 지향점을 보여줬다고 봅니다. 로컬 파일과 개인 계정을 다루는 에이전트 작업은 데이터 프라이버시가 핵심인데, 9B에서 14B 수준의 소형 모델만으로 복잡한 크로스 플랫폼 워크플로를 수행할 수 있음을 입증했기 때문입니다.

당장 일반 사용자가 업무에 그대로 쓰기에는 실험적 연구 성격이 강하지만, 개발자에게는 값비싼 클라우드 API 없이도 데스크톱 에이전트를 구축할 수 있는 실질적인 설계도를 제공합니다.

산업 측면에서는 무조건 파라미터 크기만 키우던 에이전트 경쟁에 경종을 울리는 사례입니다. 명확한 도구 위임과 정교한 컨텍스트 제어만 뒷받침된다면, 소형 모델 기반의 로컬 에이전트가 생각보다 훨씬 빠르게 개인 PC에 안착할 것으로 보입니다.