올해 1월 27일, Moonshot AI는 Kimi K2.5를 출시했다. K2를 기반으로 네이티브 멀티모달과 Agent Swarm 기능을 추가한 것이다.
Agent Swarm이란?
핵심 개념은 복잡한 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고, 각 하위 작업을 독립적인 에이전트에 할당해 병렬로 실행하는 것이다.
예를 들어, 에이전트에게 "이 100개의 GitHub 리포지토리 코드 품질을 분석해줘"라고 요청할 경우:
- 기존 방식: 하나의 에이전트가 100개 리포지토리를 순차적으로 분석 (직렬 실행)
- Agent Swarm: 100개의 하위 에이전트가 동시에 작업하고 결과를 집계
이 설계는 에이전트 시나리오에서 가장 큰 병목인 속도를 직접 해결한다. 아무리 강력한 단일 에이전트라도 직렬 처리라는 한계가 있다.
멀티모달 기능
K2.5는 K2-Base를 기반으로 약 15조 개의 혼합 시각 및 텍스트 토큰으로 지속 사전 학습을 진행해 네이티브 멀티모달 이해를 구현했다.
이는 K2.5가 단순히 "이미지를 볼 수 있는" 수준이 아니라, 이미지 콘텐츠에 대한 이해를 사전 학습 단계에서 습득했다는 의미다. 어댑터를 나중에 붙이는 방식이 아니다. 네이티브 멀티모달은 일반적으로 후처리拼接 방식보다 이해 품질이 우수하다.
오픈소스 전략
K2와 마찬가지로 K2.5도 개방형 노선을 따른다. Hugging Face에서 확인할 수 있다. Moonshot AI는 오픈소스에 매우 적극적이다. 수조 개 파라미터 모델과 멀티모달 모델을 공개하며 거의 모든 것을 내놓고 있다.
경쟁 구도 속 위치
Claude Code의 Agent Teams, Microsoft의 Copilot Cowork와 비교하면, Agent Swarm은 다중 역할 협업보다 대규모 병렬 처리에 중점을 둔다. 초점이 다르다.
중국 AI 에이전트 분야에서는 Moonshot AI, Zhipu, Alibaba, ByteDance가 각자 추진 중이다. Kimi K2.5의 Agent Swarm은 현재 가장 명확한 멀티 에이전트 병렬 솔루션 중 하나다.
참고 출처: CocoLoop, Moonshot AI 공식 발표