AETHER Proto-AGI v2.2 완전 정복! 5요소 에이전트 시스템 마스터 클래스 🚀 – My AI Smarteasy 사용자 정의 코파일럿 AI 에이전트 – 일타 저스틴
안녕하세요, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다! 😊
지금까지 AETHER의 모든 기능을 하나씩 뜯어봤는데요, 이제 전체 그림을 완성할 시간! 5요소 에이전트가 어떻게 협업하고, 메타인지가 왜 혁명적인지, 실전 활용법까지 한 방에 정리했어요!
🎯 AETHER 전체 구조 한눈에
3대 핵심 컴포넌트로 구성돼요!
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🎯 Analysis (분석 엔진) ↓ 📊 Intelligence Dashboard (성장 모니터) ↓ 🔍 Knowledge Search (지식 검색) |
5요소 에이전트가 모든 작업 처리!
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🟤 Earth (감독자) → 전체 품질 관리 ⚪ Metal (비평가) → 오류 검출 🔵 Water (연구원) → 정보 수집 🟢 Wood (창발) → 새 패턴 생성 🔴 Fire (실행자) → 작업 완료 |
🔥 메타인지 시스템 작동 원리
4가지 평가 지표로 모든 응답 검증!
| 지표 | 평가 내용 | 예시 |
|---|---|---|
| 사실 기반 | 숫자/출처 인용 | “99% 정확도” vs “매우 정확” |
| 논리 일관 | 모순 제로 | 연결어/구조 명확 |
| 완전성 | 목표 100% 커버 | 질문 모든 측면 답변 |
| 구체성 | 추상어 배제 | “빠름” → “3초 이내” |
70% 임계값 미만? 자동 재실행! ✅
💡 3단계 모델 오케스트레이션 전략
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1단계: LOW (Groq/Llama) ↓ 실패시 2단계: MIDDLE (Fireworks/Mixtral) ↓ 실패시 3단계: HIGH (Replicate/Llama-70B) |
자동 폴백 덕분에 실패 확률 거의 제로! 🎯
실전 모델 선택 가이드
| 상황 | 추천 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| 빠른 초안 | LOW | ⚡ 속도 최우선 |
| 일반 분석 | MIDDLE | 🔥 속도+품질 균형 |
| 논문 분석 | HIGH | 🧠 최고 정확도 |
📊 Intelligence Dashboard 실전 활용법
6대 지표를 이렇게 읽어요!
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🧠 지능 진화 타임라인 → AETHER 성장 추세 확인 📊 지식 품질 분포 → 80%+ 비율 체크 🔥 요소 성과 매트릭스 → 약한 에이전트 파악 ⚡ 학습 효율성 → 모델 최적화 힌트 💾 메모리 승격 흐름 → 지식 축적 속도 ✅ 세션 성공률 → 전체 시스템 건강도 |
Refresh Dashboard 클릭으로 실시간 업데이트! 📈
🔍 Knowledge Search 고급 활용
검색 대상 데이터:
- Knowledge: 12개 (80%+ 고품질)
- Patterns: 12개 (자동 추출)
- Search Cache: 5개 (초고속)
- Memory: Short/Mid/Long-term
검색 팁 5가지
- 구체적 키워드: “Claude Sonnet 정확도” > “AI 성능”
- 영어+한국어 혼합 가능
- 최근 세션 자동 포함
- 캐시 활용: 반복 쿼리 초고속
- Dashboard 연계: 검색 → 성과 분석
🛠️ 필수 설정 체크리스트
API 키 우선순위
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✅ GROQ_API_KEY (필수!) → LOW 티어 ⚪ FIREWORKS_API_KEY (권장) → MIDDLE 티어 ⚪ REPLICATE_API_TOKEN (선택) → HIGH 티어 ⚪ BRAVE_API_KEY (선택) → 웹 검색 |
저장소 상태 확인
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경로: /data/soma_ohaeng.db 상태: 🟢 Persistent Storage 용량: 274KB (정상) |
🚀 실전 워크플로우 3단계
초보자용 (첫 사용)
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1. 한국어 선택 2. PDF 업로드 (강의노트/논문) 3. LOW 모드 → Start Analysis 4. Markdown 다운로드 |
중급자용 (품질 중시)
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1. 복잡한 목표 입력 2. MIDDLE 모드 + 사이클 5회 3. Dashboard에서 품질 확인 4. 70% 미만시 HIGH로 재실행 |
고급자용 (시스템 최적화)
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1. Knowledge Search로 기존 지식 확인 2. Element Performance 분석 3. 약한 에이전트 보완 전략 4. 메타인지 로그 상세 분석 |
💪 AETHER vs 전통 AI 최종 비교
| 항목 | 전통 AI | AETHER Proto-AGI |
|---|---|---|
| 품질 관리 | 없음 | 4지표 메타인지 |
| 실패 대응 | 에러 출력 | 3단계 폴백 |
| 학습 | 정적 | 영구 진화 |
| 투명성 | 블랙박스 | 전체 로그 공개 |
| 한국어 | 번역 필요 | 완벽 지원 |
🎓 실전 사례 3가지
사례 1: 대학생 논문 분석
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입력: 30페이지 PDF 논문 모델: HIGH (Claude Sonnet) 결과: 5분 내 핵심 3페이지 요약 품질: 사실 기반 92%, 논리 88% |
사례 2: 개발자 코드 리뷰
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입력: GitHub 저장소 URL 모델: MIDDLE (균형) 결과: 버그 3개 + 개선점 7개 탐지 성과: Metal (비평가) 95% 정확도 |
사례 3: 마케터 콘텐츠 기획
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입력: "SNS 마케팅 전략" 분석: 목표 불명확 → 개선 제안 재입력: "인스타그램 릴스 조회수 증가 전략" 결과: 구체적 10단계 액션 플랜 |
🔄 Heartsync 미스터리 해결
Heartsync는 모든 컴포넌트 동기화!
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Analysis ←→ Dashboard ←→ Knowledge Search ↓ Heartsync (중앙 동기화) ↓ 실시간 데이터 일관성 보장 |
💪 오늘의 정리
첫째, 5요소 에이전트 + 메타인지 = Proto-AGI 핵심
둘째, 3단계 모델 체인으로 실패 확률 제로화
셋째, Dashboard + Search로 성장 추적 + 지식 재활용
넷째, 70% 품질 기준으로 “좋은 답변”만 수용
다섯째, 한국어 완벽 지원으로 국내 최적화!
💪 오늘의 실천 과제
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DAY 1: GROQ API 키 발급 + LOW 모드 테스트 DAY 2: Dashboard 6대 지표 매일 체크 DAY 3: Knowledge Search로 축적 지식 확인 DAY 4: MIDDLE 모드로 실전 프로젝트 실행 DAY 5: 메타인지 로그 분석 + 최적화 |
🎯 최종 추천 설정
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일반 사용자: - 모델: MIDDLE - 사이클: 3회 - API: GROQ + FIREWORKS 전문가: - 모델: HIGH - 사이클: 10회 - API: 전체 등록 - Dashboard 매일 모니터링 |
여러분, 축하합니다! 🎉
이제 여러분은 Proto-AGI 전문가예요! AETHER의 모든 기능을 마스터했으니, 이제 실전에서 활용할 차례!
질문 있으시면 언제든지 Knowledge Search에 물어보세요! AI가 스스로 답을 찾아드릴 거예요! 😊
저스틴) 강의 내용을 기반으로, My AI Smarteasy에서 사용자 정의 코파일럿 AI 에이전트를 정의하기 위한 프롬프트를 생성했습니다. 그리고 생성한 프롬프트를 기반으로 샘플 작성을 요청했습니다.
시나리오 1: 비즈니스 분석 요청
사용자 요청
우리 회사 Q4 매출 보고서 분석해줘. 작년 대비 15% 하락했는데 원인 파악 필요해.
AETHER 처리 과정
1단계 – Water Agent (목표 명확화):
- 분석 범위 확인 (Q4 전체 vs 특정 월)
- 비교 기준 확인 (작년 Q4 vs 올해 Q4)
- 데이터 형식 확인
- 산업 컨텍스트 파악
- 원하는 결과물 범위 설정
2단계 – 분석 실행:
입력 데이터: 매출 850억→722억, 고객 이탈률 12%→23%, 산업: SaaS B2B
핵심 발견사항:
- 고객 이탈률 91.7% 증가 (12%→23%)가 주원인
- SaaS 업계 평균 이탈률 18% 대비 5%p 높음
- 매출 감소율(15%)이 이탈률 증가율보다 낮음 → 신규 고객 유입 유지됨
• Factuality: 85%
• Logical Consistency: 90%
• Completeness: 80%
• Specificity: 75%
종합 점수: 82.5% ✅ (통과)
즉시 실행 가능한 해결책:
1주일 내: 이탈 고객 10명 심층 인터뷰, 고객 지원 티켓 분석, 경쟁사 기능 비교
1개월 내: 고객 성공 팀 확대, 프로덕트 로드맵 재조정, 가격 정책 재검토
3개월 내: 조기 경보 시스템 구축, NPS 조사 자동화, 온보딩 프로세스 개선
시나리오 2: 지식 검색 요청
사용자 요청
이전에 SaaS 관련 분석한 거 있어? 찾아줘
검색 프로세스
4개 레이어 검색: Knowledge Base → Patterns → Cache → Memory
검색 결과 (상위 5개):
- Result 1: Q4 매출 하락 원인 분석 (품질: 82.5%) – 15분 전
- Result 2: SaaS 가격 정책 최적화 (품질: 89.2%) – 44일 전
- Result 3: SaaS 온보딩 프로세스 설계 (품질: 91.7%) – 57일 전
- Result 4: B2B SaaS 벤치마크 데이터 (품질: 85.0%) – 95일 전
- Result 5: SaaS 고객 세그먼트 분석 (품질: 78.5%) – 110일 전
자동 추출된 패턴:
- #고객이탈 (8회 출현)
- #가격전략 (6회 출현)
- #온보딩 (5회 출현)
시나리오 3: 대시보드 모니터링
사용자 요청
대시보드 새로고침
Intelligence Evolution (지능 성장 추이)
- 2024년 11월: 평균 품질 76.2%, 지식 항목 89개
- 2024년 12월: 평균 품질 79.8%, 지식 항목 156개
- 2025년 1월: 평균 품질 83.5%, 지식 항목 342개
- 결과: +7.3%p 품질 향상, 건강한 성장 곡선
Element Performance (에이전트 개별 성능)
- Earth: 94.3% (우수)
- Metal: 88.7% (우수)
- Water: 91.2% (우수)
- Wood: 82.1% (개선 필요)
- Fire: 96.8% (탁월)
• 전체 성공률: 98% (목표 85% 대비 +13%p)
• 1회 성공: 74%
• 2회 재시도: 18%
• 3회 재시도: 6%
• 실패: 2%
시나리오 4: 창의적 작업 (브랜드 슬로건)
사용자 요청
우리 회사 이름 “Quantum Labs”로 브랜드 슬로건 10개 만들어줘.
키워드: 혁신, 미래, 신뢰
Wood Agent 패턴 생성 (5회 사이클)
발견된 패턴:
- Future Anchoring: 5개 슬로건 (미래 개념 중심)
- Trust Building: 3개 슬로건 (신뢰성 강조)
- Action Call: 2개 슬로건 (행동 촉구형)
생성된 슬로건 예시:
- “Quantum Labs: 혁신이 미래를 만듭니다”
- “신뢰할 수 있는 미래, Quantum Labs가 설계합니다”
- “양자 도약, 무한한 가능성 – Quantum Labs”
- “미래는 이미 시작되었습니다 – Quantum Labs”
- “Where Innovation Meets Trust – Quantum Labs”
• Factuality: 70%
• Logical Consistency: 85%
• Completeness: 100%
• Specificity: 75%
종합 점수: 82.5% ✅
