[최신 AI 트렌드] AI 에이전트, 메시지·자동차·금융 인프라로 확장 (6.6)

김혁진·2026년 6월 7일
2026-06-06AIAI TOOLSAI 트렌드최신 AI 트렌드 2026-06-06최신 AI 트렌드 2026-06-06 sources최신 AI 트렌드 2026-06-06 summary트렌드

AI 에이전트, 메시지·자동차·금융 인프라로 확장 (6.6)

목차

  • 개요
  • 오픈소스 에이전트 도구, 개발 워크플로의 기본 단위로 이동
  • Poke 승인과 Make 릴리스, 에이전트가 고객 접점과 자동화 스택으로 진입
  • Rivian, 차량 인터페이스에서 AI 통합을 CarPlay 대안으로 제시
  • Meta Hatch와 BNB Chain, 에이전트 수익화 실험을 소비자·금융으로 확대

개요

  • fluxreport.ai와 AIHub는 6월 6일 오픈소스 에이전트 도구와 배포 논의가 개발 워크플로의 중심으로 옮겨가고 있다고 전했다.
  • indianexpress.com과 help.make.com은 Poke 승인과 Make 릴리스 노트를 통해 에이전트가 메시징과 자동화 플랫폼 안으로 들어가는 흐름을 보여줬다.
  • autos.yahoo.com은 Rivian 소프트웨어 책임자의 발언을 인용해 차량 인터페이스에서 AI가 운영체제와 버튼의 경계를 흔들고 있다고 보도했다.
  • the-decoder.com과 news.bitcoin.com은 유료 개인 에이전트와 에이전트형 금융 인프라가 각각 소비자·온체인 시장에서 실험되고 있다고 전했다.

오픈소스 에이전트 도구, 개발 워크플로의 기본 단위로 이동

fluxreport.ai는 6월 6일 AI 와이어에서 aaif-goose/goose, google-gemini/gemini-cli, ByteDance deer-flow, HolmesGPT, LangChain 에이전트 배포 영상, YouTube 기반 에이전트 논의를 함께 묶었다. 보도 문맥상 핵심은 개별 모델 성능보다 에이전트를 실제 작업 단위로 실행하는 도구 묶음이다. 거대언어모델(LLM)이 명령을 이해하는 단계에서 파일, 터미널, 브라우저, 외부 API를 호출하는 실행 환경으로 이동하면서 개발자 도구의 경쟁 축도 바뀌고 있다.

AIHub도 같은 날 신호판에서 다중 에이전트 경제, Google AI 업데이트, OpenAI 프롬프트 인젝션 보호 보도, Nous Research Hermes Agent 변경 내역을 생산 워크플로 항목으로 다뤘다. 프롬프트 인젝션은 사용자가 보이지 않는 지시를 통해 모델 행동을 왜곡하는 공격을 뜻한다. AIHub의 묶음은 에이전트 확산이 기능 경쟁만으로 설명되지 않으며, 보안·권한·작업 상태 관리가 함께 붙는 운영 문제라는 점을 드러낸다.

같은 축은 theartofcto.com의 Daily Sync에서도 확인된다. 이 매체는 Codex형 에이전트를 위한 OpenAI의 강화된 Windows 샌드박스 작업, Dropbox Nova의 코딩 에이전트 오케스트레이션, LinkedIn의 MCP 기반 다중 에이전트 플랫폼 패턴을 함께 언급했다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 도구와 데이터 소스를 모델 실행 환경에 연결하는 방식으로 쓰인다. 이 흐름은 에이전트가 단일 앱 안의 기능이 아니라, 엔지니어링 조직의 권한 체계와 배포 파이프라인에 들어가는 중간 계층으로 다뤄지고 있음을 보여준다.

Poke 승인과 Make 릴리스, 에이전트가 고객 접점과 자동화 스택으로 진입

indianexpress.com은 Poke가 Apple Messages for Business 플랫폼에서 승인된 첫 독립형 AI 에이전트가 됐다고 전했다. 이 보도에 따르면 Poke는 iMessage를 비롯해 SMS, Telegram, 일부 WhatsApp 시장으로 텍스트 기반 에이전트 접근을 넓힌다. Apple 생태계에서 Messages for Business는 기업과 고객이 메시지로 상담·거래를 진행하는 접점이므로, 독립형 에이전트 승인은 고객 응대 자동화의 배치 경로를 바꾸는 사건이다.

help.make.com의 2026년 릴리스 노트는 같은 흐름을 업무 자동화 측면에서 보여준다. Make는 6월 6일 플랫폼 업데이트를 공개하면서 Google Drive 개인 Gmail 지원, 앱 즐겨찾기, 일정 개선과 함께 Claude Opus 4.8 제공 및 6월 3일 발표된 Make AI Agents MCP 도구 흐름을 언급했다. Make의 문서는 보도자료가 아니라 제품 릴리스 노트에 가까워, 실제 사용자에게 배포되는 기능 목록을 기준으로 에이전트 기능의 위치를 확인하게 한다.

두 출처의 프레이밍은 다르다. indianexpress.com은 Apple 메시징 승인이라는 소비자 접점을 중심으로 Poke를 다뤘고, help.make.com은 자동화 플랫폼 안에서 AI 에이전트와 모델 가용성을 업데이트 항목으로 설명했다. 그러나 공통점은 에이전트가 별도 앱을 설치해야 쓰는 독립 제품이 아니라 기존 대화 채널과 업무 자동화 도구 안에 들어가고 있다는 점이다. 이는 기업 입장에서 새 UI를 교육하기보다 이미 쓰는 채널에 AI 실행 기능을 붙이는 방식이 더 현실적인 도입 경로라는 뜻이다.

Rivian, 차량 인터페이스에서 AI 통합을 CarPlay 대안으로 제시

autos.yahoo.com은 Autoblog 보도를 인용해 Rivian 소프트웨어 책임자 Wassym Bensaid가 차량에 깊게 통합된 AI가 자동차 상호작용을 바꾸고, 결국 CarPlay와 Android Auto, 물리 버튼을 낡은 방식으로 만들 수 있다는 견해를 밝혔다고 전했다. 이 발언은 자동차 제조사가 스마트폰 미러링에 넘겨줬던 운전석 디지털 경험을 다시 차량 자체 소프트웨어로 가져오려는 흐름과 맞닿아 있다.

Rivian의 논리는 차량 AI가 내비게이션, 공조, 충전, 주행 상태, 개인 선호를 한꺼번에 이해할 때 별도 앱 화면이나 버튼 조작이 줄어든다는 데 있다. autos.yahoo.com 보도에서 핵심은 AI 비서의 존재가 아니라 차량 내부 데이터와 제어 권한까지 통합한다는 점이다. 스마트폰 기반 CarPlay나 Android Auto는 익숙한 앱 생태계를 제공하지만, 차량의 센서·배터리·정비 상태와 깊게 연결되는 데 한계가 있다.

이 사안은 AI 트렌드 안에서 독립적으로 볼 필요가 있다. 같은 날 다른 출처들이 에이전트 인프라와 업무 자동화를 다뤘다면, Rivian 사례는 물리 제품 인터페이스에서 에이전트형 AI가 어떤 권한을 갖게 되는지를 보여준다. 자동차에서는 잘못된 추천이 단순 불편을 넘어 안전과 직결될 수 있다. 따라서 차량 AI의 확산은 대화 능력보다 운전자 주의 분산, 안전 규제, 오프라인 동작, 제조사 책임 범위가 함께 다뤄져야 한다.

Meta Hatch와 BNB Chain, 에이전트 수익화 실험을 소비자·금융으로 확대

the-decoder.com은 The Information을 인용해 Meta가 Hatch라는 유료 AI 에이전트 제품을 개발 중이라고 보도했다. 보도에 따르면 Hatch는 월 최대 200달러가 될 수 있으며, 소프트웨어 도구 생성, 일정 예약, 이메일 발송 같은 작업을 수행하는 제품으로 거론된다. 가격이 사실이라면 Meta의 첫 유료 AI 제품 실험은 단순 챗봇 구독보다 작업 수행형 에이전트에 더 가까운 형태다.

news.bitcoin.com은 별도 축에서 BNB Chain의 1분기 실물자산(RWA), 스테이블코인, AI 네이티브 애플리케이션 성장 흐름을 전했다. 이 매체는 BNB Chain의 Nina Rong을 인용해 스테이블코인, RWA, 에이전트형 금융이 핵심 인프라 계층이 되고 있다고 설명했다. 기사 제목에 따르면 BNB Chain의 RWA 시장은 1분기 36억 달러로 60% 성장했고, 토큰화 국채가 성장을 이끌었다.

두 사안은 산업 영역이 다르지만 공통된 질문을 던진다. 에이전트가 실제 작업을 수행한다면 누가 비용을 내고, 어떤 결과에 대해 비용을 지불하는가 하는 문제다. The Decoder가 전한 Hatch는 개인 생산성 작업에 월 구독료를 붙이는 실험이고, Bitcoin.com이 전한 BNB Chain 흐름은 온체인 금융에서 자산·결제·자동 실행 로직을 결합하는 실험이다. 전자는 소비자와 전문가의 시간 절약을 겨냥하고, 후자는 금융 인프라의 거래 실행과 자산 운용 흐름을 겨냥한다.

주제별 심화

오픈소스 에이전트 심화

fluxreport.ai가 나열한 goose, gemini-cli, deer-flow, HolmesGPT는 모두 같은 성격의 제품은 아니다. 일부는 명령줄 기반 개발 보조 도구이고, 일부는 워크플로 자동화나 특정 운영 영역을 겨냥한 에이전트 프레임워크다. 그런데 이들이 같은 날 같은 묶음으로 소비됐다는 점은 시장의 관심사가 "어떤 챗봇이 답을 더 잘하느냐"에서 "어떤 환경에서 모델이 작업을 끝까지 수행하느냐"로 옮겨가고 있음을 말한다. 개발 현장에서는 코드 생성보다 권한 위임, 파일 변경 추적, 실패 복구, 로그 해석이 더 큰 병목이 되는 경우가 많기 때문이다.

AIHub가 OpenAI 프롬프트 인젝션 보호 흐름을 생산 워크플로 항목과 함께 제시한 것도 같은 맥락이다. 에이전트가 메일, 문서, 코드 저장소, 고객 데이터에 접근하면 모델이 읽는 텍스트가 곧 명령 표면이 된다. 이때 외부 문서 안에 숨은 지시가 실행 권한을 오염시키면 단순 오답이 아니라 데이터 유출이나 잘못된 배포로 이어질 수 있다. 따라서 에이전트 인프라의 핵심 경쟁력은 모델 호출 수를 줄이는 최적화만이 아니라, 신뢰할 수 없는 입력과 신뢰해야 하는 지시를 분리하는 운영 설계에 있다.

theartofcto.com이 OpenAI의 Windows 샌드박스, Dropbox Nova, LinkedIn의 MCP 기반 다중 에이전트 패턴을 나란히 다룬 점은 기업 도입의 다음 단계를 설명한다. 샌드박스는 에이전트가 실수하더라도 피해 범위를 제한하는 격리 장치이고, 오케스트레이션은 여러 에이전트가 한 작업을 나눠 수행할 때 충돌을 줄이는 조정 방식이다. MCP는 각 도구와 데이터 원천을 표준화된 방식으로 연결하려는 흐름에 가깝다. 세 요소가 함께 등장한다는 것은 에이전트가 데모를 넘어 사내 시스템의 변경 권한을 일부 맡기 시작했다는 뜻이다.

이 변화는 개발 조직의 성과 측정 방식에도 영향을 준다. 기존 자동완성 도구는 작성된 코드량이나 제안 수락률로 효과를 설명할 수 있었다. 반면 에이전트형 도구는 이슈 재현, 테스트 작성, 의존성 업데이트, 배포 전 검증 같은 긴 작업을 다루기 때문에 단순 수락률보다 작업 완료율, 롤백 빈도, 보안 예외 발생률이 더 중요한 지표가 된다. fluxreport.ai와 AIHub의 6월 6일 묶음은 이런 지표 전환이 이미 도구 생태계 전반에서 진행되고 있음을 보여주는 자료다.

메시징 에이전트 심화

Poke의 사례에서 중요한 지점은 Apple Messages for Business가 단순 홍보 채널이 아니라 고객 요청을 처리하는 거래형 인터페이스라는 점이다. indianexpress.com은 Poke가 iMessage뿐 아니라 SMS, Telegram, 일부 WhatsApp 시장까지 텍스트 기반 접근을 넓힌다고 전했다. 사용자는 별도 대시보드에 들어가지 않고 메시지로 요청을 시작하며, 기업은 그 대화 안에서 상담, 예약, 정보 확인, 후속 안내를 이어갈 수 있다. 에이전트가 이 레이어에 들어오면 고객 서비스 자동화는 웹챗 위젯에서 운영체제 기본 메시징 환경으로 이동한다.

다만 메시징 승인만으로 품질 문제가 해결되는 것은 아니다. 고객 접점의 에이전트는 잘못된 답변보다 권한 범위와 책임 소재가 더 민감하다. 예를 들어 예약 변경, 결제 안내, 개인정보 처리 같은 작업은 단순 정보 제공과 다른 위험을 갖는다. Apple 플랫폼에 들어온다는 사실은 배포 경로의 신뢰를 높일 수 있지만, 개별 기업은 어떤 요청을 자동 처리하고 어떤 요청을 사람 상담원에게 넘길지 별도 정책을 세워야 한다. indianexpress.com 보도는 승인 사실을 중심으로 전했고, 운영상 예외 처리 기준까지 확정적으로 제시하지는 않았다.

Make의 릴리스 노트는 이 문제를 백오피스 관점에서 보게 한다. help.make.com이 Claude Opus 4.8 제공과 Make AI Agents MCP 도구를 같은 시기 업데이트 흐름에 포함한 것은, 메시지로 들어온 요청이 내부 워크플로와 연결될 수 있다는 점을 말한다. 고객이 메시지로 요청하면 자동화 플랫폼은 CRM, 캘린더, 문서 저장소, 결제 시스템을 호출해야 한다. 이때 MCP형 연결은 에이전트가 외부 도구를 다루는 접점을 표준화하는 역할을 맡는다.

따라서 Poke와 Make의 6월 6일 흐름은 서로 다른 시장 뉴스를 넘어 하나의 배치 구조를 이룬다. 앞단에서는 고객이 메시지로 에이전트를 호출하고, 뒤단에서는 자동화 플랫폼이 모델과 업무 도구를 이어 붙인다. 기업이 이 구조를 채택할 때 확인해야 할 기준은 응답 품질만이 아니다. 인증, 권한, 감사 로그, 실패 시 사람 개입, 모델 교체 가능성까지 함께 봐야 한다. 그 기준을 충족하지 못하면 에이전트는 상담 비용을 낮추기보다 예외 처리 비용을 늘릴 수 있다.

차량 AI 심화

Rivian의 발언은 자동차 업계에서 오래된 긴장을 건드린다. CarPlay와 Android Auto는 운전자에게 익숙한 앱 경험을 제공하지만, 자동차 제조사 입장에서는 고객 접점과 데이터 흐름을 외부 플랫폼에 넘기는 구조다. autos.yahoo.com이 전한 Wassym Bensaid의 견해는 이 구조를 AI 통합으로 되돌리려는 주장에 가깝다. 차량이 충전 계획, 목적지, 실내 온도, 주행 습관, 정비 상태를 이해한다면 스마트폰 화면을 띄우는 것보다 차량 자체 인터페이스가 더 많은 작업을 처리할 수 있다는 논리다.

그러나 물리 버튼을 줄이는 방향은 항상 사용자 경험 개선으로 이어지지 않는다. 자동차에서는 시선을 도로에서 떼지 않고 조작할 수 있는 촉각 피드백이 중요하다. 음성 또는 화면 기반 AI가 많은 기능을 대체하려면 명령 인식률뿐 아니라 지연 시간, 네트워크 단절 시 동작, 잘못된 명령 취소, 긴급 상황의 우선순위가 검증돼야 한다. autos.yahoo.com 보도는 Rivian의 방향성을 전했지만, 모든 운전자 환경에서 버튼 제거가 적합하다는 결론까지 제공하지는 않는다.

이 지점에서 자동차 AI는 일반 소비자 챗봇과 다르다. 챗봇은 대화가 실패해도 다시 묻거나 앱을 닫으면 되지만, 차량 인터페이스는 주행 중 즉시성과 예측 가능성이 요구된다. 깊게 통합된 AI가 공조, 미디어, 경로, 충전소 선택을 처리할 수 있다면 편의성은 커진다. 동시에 제조사는 모델 업데이트가 차량 기능에 미치는 영향을 검증해야 하고, 사고나 오작동이 발생했을 때 책임 경계도 명확히 해야 한다.

Rivian 사례의 산업적 의미는 자동차 제조사가 AI를 부가 기능이 아니라 플랫폼 통제권의 문제로 다룬다는 데 있다. Apple과 Google의 차량 내 경험이 강해질수록 제조사는 자체 소프트웨어 차별화를 잃을 수 있다. 반대로 제조사가 AI 통합을 강화하면 운전자는 더 일관된 차량 경험을 얻을 수 있지만, 앱 선택권이 줄어들 가능성도 있다. 6월 6일 보도는 이 균형이 앞으로 차량 소프트웨어 경쟁의 핵심 변수가 될 수 있음을 보여준다.

에이전트 수익화 심화

Meta Hatch 보도에서 가장 구체적인 숫자는 월 최대 200달러라는 가격대다. the-decoder.com은 이 내용을 The Information 인용 형태로 전했으므로 공식 출시 가격으로 확정된 것은 아니다. 그럼에도 이 가격대는 에이전트 제품이 일반 챗봇 구독과 다른 경제성을 요구한다는 점을 보여준다. 사용자가 월 200달러에 가까운 비용을 내기 위해서는 단순 답변보다 소프트웨어 도구 생성, 일정 조율, 이메일 처리처럼 시간이 많이 드는 작업을 실제로 줄여야 한다.

Meta가 이 영역을 검토하는 배경에는 대형 플랫폼의 AI 수익화 압력이 있다. 광고 기반 무료 서비스에 AI 기능을 붙이는 방식은 사용량이 늘수록 추론 비용 부담이 커진다. 따라서 고가 구독형 에이전트는 비용을 많이 쓰는 사용자를 별도 상품으로 분리하는 방법이 될 수 있다. 다만 개인 에이전트가 이메일 발송이나 일정 예약을 맡으려면 계정 접근권, 실수 복구, 승인 절차가 필요하다. 가격보다 중요한 것은 사용자가 어느 수준까지 대리 실행 권한을 맡길 수 있느냐다.

BNB Chain 사례는 다른 방향의 수익화를 보여준다. news.bitcoin.com에 따르면 BNB Chain의 RWA 시장은 1분기 36억 달러로 60% 성장했고, 토큰화 국채가 성장을 이끌었다. RWA는 부동산, 국채, 채권 같은 실물 또는 전통 금융 자산을 블록체인 토큰으로 표현하는 영역이다. 여기에 스테이블코인과 에이전트형 금융이 결합하면, AI가 조건을 해석하고 거래나 운용 절차 일부를 자동화하는 구조가 가능해진다.

하지만 온체인 에이전트는 소비자용 개인 비서보다 더 강한 검증 부담을 갖는다. 금융 거래는 되돌리기 어렵고, 스마트컨트랙트의 권한 설정 오류는 직접 손실로 이어질 수 있다. Bitcoin.com이 전한 Nina Rong의 발언은 스테이블코인, RWA, 에이전트형 금융을 인프라 계층으로 묶지만, 이 조합은 규제와 보안의 영향을 크게 받는다. 특히 토큰화 국채처럼 현실 금융과 연결된 자산은 발행 주체, 수탁, 환매, 관할권 문제가 함께 따라온다.

결국 Hatch와 BNB Chain 흐름은 에이전트가 무료 기능 확장에서 유료 실행 계층으로 넘어갈 때 나타나는 두 갈래를 보여준다. 하나는 개인과 기업 사용자가 반복 업무를 맡기고 구독료를 내는 방식이다. 다른 하나는 금융 인프라 안에서 자동화된 의사결정과 거래 실행을 결합하는 방식이다. 두 경우 모두 성공 조건은 모델의 말솜씨가 아니라 권한 관리, 결과 검증, 책임 소재, 비용 대비 작업 절감 효과다.

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한눈에 보기

사실발행처출처
6월 6일 AI 와이어는 goose, gemini-cli, deer-flow 등 에이전트 도구 흐름을 묶었다fluxreport.aifluxreport.ai
AIHub는 다중 에이전트 경제, Google AI, 프롬프트 인젝션 보호 흐름을 다뤘다aihub.comaihub.com
Poke는 Apple Messages for Business의 첫 독립형 AI 에이전트로 승인됐다indianexpress.comindianexpress.com
Make는 6월 6일 릴리스 노트에서 Claude Opus 4.8과 AI Agents MCP 흐름을 제시했다help.make.comhelp.make.com
Rivian 임원은 차량 내 AI가 CarPlay와 물리 버튼의 역할을 줄일 것이라고 밝혔다autos.yahoo.comautos.yahoo.com
The Decoder는 Meta가 월 최대 200달러의 Hatch 유료 에이전트를 개발 중이라고 전했다the-decoder.comthe-decoder.com
Bitcoin.com은 BNB Chain의 RWA 시장이 1분기 36억 달러로 60% 성장했다고 보도했다news.bitcoin.comnews.bitcoin.com

FAQ

Q1. 6월 6일 AI 트렌드에서 가장 큰 사실 변화는 무엇인가?

A. fluxreport.ai와 AIHub가 함께 보여준 변화는 에이전트 논의가 챗봇 UI를 넘어 개발 도구, 보안, 배포, 자동화 워크플로로 이동했다는 점이다. Poke와 Make 사례까지 더하면 실제 접점은 메시징과 업무 플랫폼으로 넓어졌다.

Q2. 왜 에이전트 인프라 논의가 지금 더 중요해졌나?

A. theartofcto.com은 Codex형 샌드박스, Dropbox Nova, LinkedIn의 MCP 기반 패턴을 함께 다뤘다. 에이전트가 파일과 도구를 직접 다루면 모델 성능보다 권한, 격리, 로그, 실패 복구가 기업 도입의 조건이 된다.

Q3. 이 흐름이 제품 기획자와 개발자에게 주는 실무적 의미는 무엇인가?

A. help.make.com의 릴리스 노트처럼 AI 기능은 별도 앱보다 기존 자동화 스택에 붙는 방식으로 배포되고 있다. 개발자는 모델 호출보다 승인 단계, 감사 로그, 외부 도구 연결, 사람 개입 지점을 설계해야 한다.

Q4. Poke와 Rivian 사례의 차이는 무엇인가?

A. indianexpress.com의 Poke 보도는 고객 메시징 채널 안의 에이전트를 다룬 반면, autos.yahoo.com의 Rivian 보도는 차량 자체 제어와 인터페이스 통합을 다뤘다. 전자는 상담·거래 접점, 후자는 안전과 제조사 플랫폼 통제권이 핵심이다.

Q5. 다음에 확인해야 할 지표는 무엇인가?

A. The Decoder가 전한 Hatch의 월 최대 200달러 가격이 실제 출시 조건으로 이어지는지, news.bitcoin.com이 보도한 BNB Chain RWA 36억 달러 규모가 다음 분기에도 유지되는지가 후속 판단의 기준이다.

출처

  1. FLUX REPORT - The AI News Wire - fluxreport.ai
  2. Rivian Says AI Will Make Apple CarPlay And Buttons Obsolete - autos.yahoo.com
  3. BNB Chain Grows RWA Market 60% to $3.6B as Tokenized Treasuries Lead Q1 - news.bitcoin.com
  4. AIHub — The best of AI, today - aihub.com
  5. Apple announces Poke as its 1st AI agent on Messages for Business platform - indianexpress.com
  6. 2026 release notes: Google Drive personal Gmail support, starred apps, scheduling improvements, Claude Opus 4.8, and Make AI Agents MCP tools - help.make.com
  7. Daily Sync: June 6, 2026 - theartofcto.com
  8. Meta's Hatch AI agent could cost up to $200 a month and marks its first paid AI product - the-decoder.com
  9. AI Frameworks News: AI Agents Expand Capabilities and Enterprise Reach - aiagentsdirectory.com
  10. Google Just Changed AI Forever 🤯 - hAI
  11. Catch up on AI — 2026-06-06 UTC - explainx.ai
  12. Uber Blew Its Whole AI Budget By April - AI Command APP News
  13. AI Agents Will Make CPUs Critical Again - GAI Insights: Daily AI News & Learning Lab
  14. What to expect from WWDC 2026: Siri's highly anticipated revamp and Apple Intelligence updates - techcrunch.com

마지막 업데이트: 2026-06-07T05:53:24.871Z

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