Geny Agent는 대화 중에 필요한 Tool을 직접 만들지만, 사용자는 그 사실을 알기 어려웠습니다. 만든 Tool을 채팅에 남기고, 둘로 갈린 채팅 화면을 하나로 합치고, 런타임의 정식 이벤트에 화면을 맞추며 판단이 세 번 바뀐 과정을 정리합니다.
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
XGEN에 실시간 음성 입력을 연결하며, 말하는 동안에는 인식 결과를 보여주고 발화가 끝난 뒤에는 요청을 처리하도록 구성한 과정을 소개합니다.
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.
AI가 동작하는 환경과 사람이 실제 업무를 수행하는 환경은 분리되어 있습니다. Deks는 XGEN의 AI Agent를 사용자의 PC와 연결하여, 파일과 애플리케이션을 활용한 실제 업무 수행을 가능하게 하는 Desktop Interface입니다.
Deks를 설치하고, Geny에게 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.
