연구·교육

AI 에이전트 연구개발, 기술을 현장 문제로 연결합니다

AI 에이전트 연구개발의 목표는 복잡한 기능을 보여주는 데 그치지 않고 실제 업무에서 안정적으로 동작할 수 있는 기술을 찾는 데 있습니다.

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01

LLM 기반 에이전트 기술

계획·도구 호출·검색 기술

사용자의 요청을 작업 단계로 분해하고 검색과 도구 호출을 거쳐 결과를 정리하는 구조를 연구할 수 있습니다. 모델 성능만큼 잘못된 실행을 제어하는 규칙과 프롬프트 설계가 중요합니다.

02

멀티 에이전트와 협업 시스템

역할 분리의 실효성 검증

여러 에이전트를 연결하면 업무의 복잡도를 나눌 수 있지만 호출 비용과 오류 전달 문제가 발생합니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트를 같은 과제로 비교하는 실험이 필요합니다.

03

기업 데이터를 활용한 실용 연구

지식검색과 성능 측정

사내 문서 검색의 정확성, 질문 처리 시간, 출처 누락, 민감정보 노출 가능성을 측정합니다. 실험 결과가 실제 운영 조건에서도 유지되는지 반복 점검합니다.

자주 묻는 질문

Q연구개발 과제는 특정 모델에 종속되나요?
A

과제 요구사항에 따라 다양한 모델과 도구의 적합성을 비교할 수 있으며 보안과 계약 조건도 함께 검토합니다.

Q기업 공동연구가 가능한가요?
A

연구 목표, 데이터 사용 권한, 지식재산권 및 참여 조건을 협의해 검토할 수 있습니다.

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