MiniMax M2: 도구 사용과 인터리브드 사고로 완성되는 차세대 에이전트 AI

AI 모델은 계속 발전하고 있지만, 실제로 “어떤 모델이 어디서 뛰어난지” 한눈에 파악하기는 쉽지 않습니다. 특히 에이전트형 AI에서는 단순한 언어 생성 능력보다 도구(tool) 사용과 추론 유지 능력이 더 중요해졌습니다. MiniMax M2는 이 두 영역에서 두드러진 성능을 보이며 많은 개발자와 연구자들이 주목하고 있는 모델입니다.

이 글에서는 MiniMax M2의 핵심 특징인 강력한 도구 사용 능력, 인터리브드 사고(Interleaved Thinking), 그리고 복잡한 장기 작업에서 보여주는 에이전트형 AI로서의 우수함을 정리했습니다. 또한 M2가 실제로 어떻게 쓰일 수 있는지, 그리고 왜 개발자들이 관심을 가져야 하는지도 함께 알아봅니다.

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1. MiniMax M2란 무엇인가?

MiniMax M2는 최신 에이전트형 LLM 모델로, 단순히 자연어를 생성하는 역할을 넘어 도구를 능숙하게 사용하고, 모든 추론 과정을 유지하며, 각 단계의 의사결정을 스스로 조율할 수 있도록 설계되었습니다.

M2가 특히 주목받는 이유는 다음과 같습니다.

• 도구 사용 능력이 네이티브 수준으로 내장되어 있음
• 추론, 텍스트, 도구 호출이 상호적으로 얽힌 인터리브드 사고를 지원
• 긴 작업, 복잡한 문제, 다단계 과정을 수행하는 데 최적화
• SWE, BrowseCamp, xBench 같은 벤치마크에서 최첨단(SOTA) 성능

즉, M2는 “명령에 답하는 모델”이 아니라 “과정을 관리하며 해결까지 이끄는 모델”에 가까운 구조를 가지고 있습니다.

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2. M2의 핵심: 탁월한 도구 사용 능력

도구 사용이란 무엇인가?

에이전트형 AI에서 도구 사용이란 모델이:

• 웹 검색,
• 코드 실행,
• API 호출,
• 계산기 사용,
• 데이터베이스 질의

같은 외부 기능을 스스로 호출하고 결과를 해석해 다시 문제 해결에 반영하는 능력을 의미합니다.

M2의 도구 사용 방식의 특징

MiniMax M2는 도구 사용에 대해 다음과 같은 강점을 보여줍니다.

• 네이티브 기반 설계: 모델이 도구 호출을 별도의 기능이 아닌 자연스러운 작업 흐름의 일부로 처리
• 도구 호출 사이의 추론 유지: 툴을 한 번 호출할 때마다 사고 흐름이 끊기지 않고 다음 단계로 이어짐
• 환경 반영 능력: 이전 호출 결과, 현재 환경 상태 등 모든 정보를 종합하여 최적의 다음 행동 결정

즉, M2는 “도구를 어떻게 사용해야 하는지”가 아니라 “문제를 해결하기 위해 어떤 도구를 언제 사용해야 하는지”까지 스스로 판단할 수 있는 모델입니다.

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3. 인터리브드 사고(Interleaved Thinking): M2의 진정한 차별점

일반적인 LLM의 한계 중 하나는 추론 과정이 턴 사이에서 유지되지 않는다는 점입니다.
예를 들어:

• 왜 전에 내린 결정을 했는지 까먹음
• 긴 작업 중 앞에서 했던 추론을 잃어버림
• 중간 단계에서 스스로 모순된 행동을 하기도 함

M2는 이 문제를 해결했습니다.

인터리브드 사고란?

인터리브드 사고는 모델이:

• 추론 과정,
• 텍스트 출력,
• 도구 호출

이 세 가지를 대화 전체에 걸쳐 계속 유지하고, 각 단계 사이에서 사고의 흐름을 잃지 않도록 하는 방식입니다.

즉, “생각 → 행동 → 결과 → 다음 생각”의 흐름이 끊기지 않습니다.

왜 중요한가?

• 장기 작업에서도 일관된 추론 유지
• 문제 해결 과정 중 불완전한 결정을 자동으로 수정(자기 교정)
• 상황 변화에 맞춰 행동을 적응적으로 조정
• 깊이 있는 연구 에이전트처럼 스스로 계획을 세워 앞으로의 단계를 설계

인터리브드 사고는 단순히 정답을 출력하는 AI가 아니라 문제를 끝까지 책임지고 해결하려는 AI를 가능하게 합니다.

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4. 복잡한 작업에서의 강점: 계획·자기 교정·적응적 행동

MiniMax M2는 복잡한 업무나 긴 호라이즌의 문제에서 특히 강력합니다.

대표적인 능력은 다음과 같습니다.

1) 전략적 계획

• 문제를 분석해 필요한 단계를 스스로 정리
• 목표를 향해 어떤 도구를 어떤 순서로 사용할지 결정

2) 자기 교정(Self-correction)

• 잘못된 도구 사용 결과가 나오면 즉시 경로 수정
• 오류를 분석해 새로운 전략을 적용

3) 간격 감지(Gap detection)

• 현재 지식 또는 정보 중 부족한 부분을 스스로 파악
• 그 갭을 채우기 위한 도구 호출 또는 추가 추론 수행

4) 적응적 행동

• 문제 상황이 바뀌면 계획을 업데이트
• 외부 도구가 예상대로 동작하지 않아도 해결책을 찾아 조정

이러한 기능 덕분에 M2는 “단계가 많은 복잡한 프로젝트”, “데이터 분석”, “심층 리서치”, “웹 기반 정보 수집” 같은 문제에서 인간이 직접 개입해야 하는 부분을 크게 줄일 수 있습니다.

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5. SWE, BrowseCamp, xBench 벤치마크 성과의 의미

MiniMax M2는 여러 대표적인 벤치마크에서 최첨단(SOTA)에 도달했습니다.

SWE (Software Engineering Benchmarks)

• 실제 소프트웨어 개발에 가까운 문제 해결 능력 평가
• 코드 작성, 디버깅, 도구 활용 능력이 핵심
• M2는 도구 사용 + 추론 유지 능력 덕분에 높은 점수를 기록

BrowseCamp

• 웹을 탐색하며 필요한 정보를 수집·해석하는 능력 측정
• 웹 브라우저 도구 호출이 중심
• M2는 환경 기반 판단과 적응적 행동 능력으로 우수한 성과

xBench

• 다양한 범위의 문제 해결 능력을 종합적으로 평가하는 벤치마크
• 긴 호라이즌 작업과 복합적 추론 능력이 요구됨

즉, M2의 성과는 단순한 언어 이해 능력이 아니라 실제 문제 해결 능력을 측정하는 벤치마크에서의 성과라는 점에서 의미가 큽니다.

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6. M2 활용 예시: 도구 기반 문제 해결 흐름

아래는 M2가 실제로 도구를 사용하며 문제를 해결하는 단순화된 예시 흐름입니다.

예시: 특정 기술 문서의 정보를 수집하여 요약하는 작업

1. 사용자가 “M2의 인터리브드 사고 개념을 정리해줘”라고 요청
2. M2는 필요한 정보를 찾기 위해 웹 검색 도구 호출
3. 도구가 반환한 문서를 읽고 요약
4. 요약이 부족하다고 판단하면 추가 검색 수행
5. 수집한 내용을 구조화하여 완성된 요약을 제공

이 과정에서 M2는:

• 검색 결과를 읽고 판단
• 부족한 부분을 감지
• 추가 행동을 결정
• 전체 추론 상태를 유지

즉, 단순한 정적 모델이 아니라 능동적인 에이전트처럼 행동합니다.

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MiniMax M2는 기존 LLM 모델과 뚜렷하게 차별화되는 특징을 가지고 있습니다.

주요 요약

• 도구 사용 능력이 네이티브 수준으로 강화
• 인터리브드 사고를 통해 추론·텍스트·도구 호출 전체를 일관되게 유지
• 복잡한 장기 작업에서도 전략적 계획, 자기 교정, 적응형 행동을 수행
• 벤치마크에서 실제 실무 문제 해결 능력을 입증

기대되는 변화

• 개발자와 연구자는 더 적은 개입으로 복잡한 업무를 AI로 자동화할 수 있음
• 장기적인 리서치 에이전트나 분석 에이전트 구축이 가능해짐
• AI가 단순한 답변 생성 단계를 넘어, 스스로 생각하고 행동하는 에이전트로 진화하는 흐름이 가속화

MiniMax M2는 “더 똑똑한 대답을 하는 모델”이 아니라 “더 나은 방식으로 사고하고 행동하는 모델”입니다. 앞으로 에이전트형 AI가 주류가 될 때, M2와 같은 모델은 그 기반을 구성하는 핵심 기술이 될 가능성이 높습니다.

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https://platform.minimax.io/docs/guides/text-m2-function-call?fbclid=IwY2xjawOZMZBleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFLNjBaTnJRRHN4V2RIdDBHc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHgeeAOmqWGFiiN_XMoG6xx9IYrTJLvFBF_i3YsbHUxdfheVidw1N4JeokbQR_aem_DAwSPg6U01eFqZ9aN2OF9g

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