FARA-7B 컴퓨터 사용 에이전트 AI, 실제 웹 작업에 얼마나 쓸모가 있을까?

AI가 브라우저를 직접 조작해 여행을 예약하고, 쇼핑을 비교하고, 긴 양식을 대신 채운다면 어떤 모습일까.

Microsoft Research가 공개한 FARA-7B는 이런 장면을 현실에 가깝게 끌어온 7B 파라미터 규모의 에이전트형 소형 LLM입니다.

이 모델은 텍스트만 주고받는 채팅형 LLM과 달리, 스크린샷을 보고 마우스·키보드를 직접 조작하는 방식으로 작동하며, 개인 기기에서 온디바이스로 돌릴 수 있을 만큼 작고 효율적인 구조를 목표로 설계되었습니다.

아래에서는

• 왜 이런 컴퓨터 사용 에이전트가 필요한지

• FARA-7B가 기존 접근법과 무엇이 다른지

• 어떤 데이터와 벤치마크로 검증되었는지

• 실제 서비스 적용 시 기대와 한계를 어떻게 봐야 할지

순서로 정리합니다.

브라우저를 조작하는 에이전트 AI가# FARA-7B 컴퓨터 사용 에이전트 AI, 실제 웹 작업에 얼마나 쓸모가 있을까?

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3. 궤적 검증 단계 생성된 각 웹 탐색 궤적(trajectory)은 세 종류의 LLM 기반 검증기를 거칩니다.

• 정렬 검증기: 수행된 액션과 최종 답이 원래 작업 의도에 맞는지 검토

• 루브릭 검증기: 작업을 여러 하위 목표로 나눠 각각의 달성 정도를 평가

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AI가 브7B는

• "브라우저를 직접 조작하는 AI 에이전트를 얼마나 작은 모델로, 얼마나 싸게 구현할 수 있는가"라는 질문에 대한 하나의 구체적인 답안에 가깝습니다.

성공률과 안전성, 일반화 측면에서 갈 길이 남아 있지만, 온디바이스 에이전트, 자동화된 웹 워크플로우, 사내 전용 브라우저 보조 도구를 고민하는 입장에서는 향후 모델·데이터 설계 전략을 가늠하기 위한 참고 기준으로 사용할 만한 결과로 보입니다.

출처 및 참고 :