LLM은 정답을 조회하지 않고 문맥상 다음 토큰의 확률을 계산합니다. 이 단순한 목표가 번역·요약·코딩으로 이어지는 과정과, 그 능력을 사실 판정과 구분해야 하는 이유를 설명합니다.
LLM을 이해하기 위해 꼭 알아야 할 핵심 개념을 하나씩 짚어봅니다.
결함리포트 80건을 읽고 코드·오류·매뉴얼을 다시 만든 3주의 기록
AI 에이전트가 일하는 실행 환경을 밑바닥부터 설계한 기록
질문에서 출발해 지식그래프를 만들고 품질과 검색까지 다듬은 기록
AI가 동작하는 환경과 사람이 실제 업무를 수행하는 환경은 분리되어 있습니다. XGEN DeX는 XGEN의 AI Agent를 사용자의 PC와 연결하여, 파일과 애플리케이션을 활용한 실제 업무 수행을 가능하게 하는 Desktop Interface입니다.
DeX를 설치하고, XGeny에게 말로 시켜 Agent를 만들고, 그 Agent를 내 PC에 연결해 실제 업무를 맡기기까지. 실제 화면과 함께 여섯 단계로 따라갑니다.
기업의 지식그래프를 구축할 때 생성형 LLM은 반드시 필요할까요? 문서를 넣는 단계에서 LLM을 걷어내고, 같은 문서에서 같은 그래프가 만들어지는지 해시로 검증한 과정과 그 한계를 정리합니다.
XGEN의 Agent가 한 단계 더 진화합니다. 메모리와 독립된 작업 공간을 갖고, 필요한 도구를 찾아 활용하며, 필요하면 직접 만들어 업무를 이어가는 새로운 Agent 실행 환경, XGeny를 소개합니다.
