[딜사이트경제슬롯머신 무료 게임 박세현 기자] "AI 에이전트는 단순히 똑똑한 답변을 제공하는 것이 아니라 기업이 원하는 방식으로 함께 '일하는' 존재가 되어야 합니다."

강용성 와이즈넛 대표는 18일 서울 여의도 글래드 호텔에서 생성형 AI 세미나를 열고 'Empowering human to AI Agent'를 주제로 생성형 AI와 경영 비전에 대해 설명하며 이같이 강조했다.

강용성 대표는 "AI 에이전트가 각 산업과 업무에 도입됨으로써 생산성과 효율성이 획기적으로 향상될 것"이라며 "AI 에이전트는 단순히 업무를 도와주는 것이 아닌 협업의 차원"이라고 말했다.

와이즈넛의 AI 에이전트는 업무를 협업해 나가는 파트너라는 것. 또한 AI 에이전트 구현을 위해서는 대규모 언어 모델(LLM)만이 아니라 도메인 날리지(Domain Knowledge), 검색 증강 생성(RAG)와 같은 핵심 구성요소들 또한 중요하게 다뤄져야 한다고 언급했다.

강 대표는 "와이즈넛은 5000여개가 넘는 언어 프로젝트를 해왔고, 지난 25년간 다양한 사업을 통해 축적된 도메인 지식과 노하우, RAG 기술력 등을 가졌다"며 "이러한 노하우를 기반으로 와이즈넛만의 기업 간 거래(B2B) 맞춤형 AI 에이전트 분야에서 최강자로 자리매김할 수 있을 것"이라고 말하며 강한 자신감을 드러냈다.

이날 두번째 발표를 맡은 장정훈 와이즈넛 연구소장(CTO)은 '생성형 AI와 RAG를 활용한 업무 혁신'을 주제로 AI 에이전트에 적용된 핵심 기술을 소개했다.

장정훈 CTO는 "현재 와이즈넛의 AI 플랫폼은 샘 알트만의 AGI 5단계 중 3단계인 자율적 의사결정을 하지만 최소 감독을 필요로 하는 LLM과 RAG 기반 AI 수준을 갖추고 있다"며 "와이즈넛의 최종 목표는 전략적 의사결정까지 가능한 AGI 범용 인공지능"이라고 설명했다.

이어 "AI에이전트는 단순히 정보를 가져오는 것이 아니라 논리적으로 생각하고 실행하는 것이 핵심 기술"이라며 "다양한 고객 업무 시스템을 자동화하는 추론, 핵심 지능, 그래프 서치 등을 탑재한 것이 특징"이라고 말했다.

와이즈넛의 AI에이전트는 사전 학습된 데이터만을 활용하는 것이 아닌 실시간 데이터 분석을 한다. 이를 위해 와이즈 LLM 특화 모델 개발 단계는 4단계로 이뤄져있다. 베이스 모델(사전학습) 단계에서는 방대한 다국어 단어, 문장에 대한 지식을 주입한다. 도메인 특화모델(추가 사전학습) 단계에서는 한글화 및 도메인별 추가 사전학습, 한글로된 금융 및 규정 등의 도메인 지식을 주입한다. 태스크 특화모델(파인튜닝) 단계에서는 요약 및 질의응답 등 태스크를 주입한다. 업부 및 서비스 특화모델(추가 파인튜닝) 단계에서는 답변 형태를 제어한다.

와이즈넛의 LLM은 ▲도메인 특화 모델 ▲태스크 특화 모델 ▲고객사 특화모델을 통해 고품질 데이터로 특화 LLM을 만들었다.

도메인 특화 모델은 특정 분야의 전문 지식과 용어를 깊이있게 이해해 정확한 언어 처리를 제공한다. 태스크 특화모델은 특정 작업에 최적화된 성능으로 효율성과 정확성을 향상했다. 고객사 특화 모델은 기관 및 기업의 고유한 데이터와 요구사항을 반영해 맞춤형 모델을 제공한다.

더불어 와이즈넛은 이날 와이즈넛의 AI 에이전트 플랫폼을 최초 공개해, 실제 업무 환경에서 적용 가능한 활용사례를 선보였다.

끝으로 강용성 대표는 "오늘 공개한 AI 에이전트 플랫폼은 올해 상반기 내 정식 출시될 예정"이라며 "와이즈넛이 선보일 AI 에이전트가 가져올 혁신을 기대해달라"고 당부했다.