AI를 도구가 아니라 동료로 둡니다. 자율적으로 계획하고, 투명하게 사고를 드러내며, 스스로 검증하는 에이전트와 사람이 함께 — 빠르게 실행하고 실측으로 고칩니다. 알고몽이 만드는 제품의 방식이, 곧 우리가 일하는 방식입니다.
화려한 슬로건이 아니라, 매일의 실제 작업을 움직이는 기준입니다.
사람이 모든 단계를 손으로 지시하지 않습니다. 목표를 주면 에이전트가 작업을 분해하고, 스스로 순서를 정해 끝까지 끌고 갑니다. 사람은 방향과 판단에 집중합니다.
결론만 던지지 않습니다. 무엇을 근거로, 어떤 도구를 호출해, 어떤 추론을 거쳤는지 그대로 보여줍니다. 검증할 수 없는 결과는 신뢰할 수 없다고 믿습니다.
"될 것 같다"로 끝내지 않습니다. 코드는 실제로 실행해 보고, 답은 출처와 무결성으로 점검합니다. 틀리면 스스로 고치는 루프를 기본값으로 둡니다.
감이 아니라 숫자로 판단합니다. 응답 지연·품질·실패 사례를 실제로 측정하고, 그 결과만큼만 바꿉니다. 빠르게 내고, 빠르게 재고, 다시 냅니다.
AI가 사람을 대체하는 그림이 아닙니다. 잘하는 일을 각자 맡아, 합이 더 커지도록 설계합니다.
"AI-native하게 일한다"는 말은 우리가 직접 만들어 운영하는 인프라와 에이전트 위에서 실제로 동작합니다.
NVIDIA DGX Spark(GB10)를 온프레미스로 두고 vLLM으로 직접 서빙합니다. 남의 API에 매이지 않고, 우리 속도로 실험하고 우리 데이터로 일합니다.
CONDUCTOR가 작업을 분해해 워커에 병렬 배분하고, AUTODEV는 계획→코딩→도커 실행→자가 수정으로 스스로 만들고 검증합니다. 자율과 검증이 코드로 구현된 부분.
출력 단계에서 한자·외국어 누출을 차단해 한국 현장에 그대로 쓸 수 있는 응답을 보장합니다. "검증" 원칙이 언어 품질까지 닿는 후처리 레이어.
메타검색과 자체 RSS 인덱스를 결합하고 본문을 추출해, 최신 사실을 근거로 답합니다. 감 대신 출처로 일하는 방식의 토대.
사업 조사·문서·엑셀 등 8개 영역을 감지해 전문가 프롬프트로 분기합니다. 같은 인프라 위에서 업무별 깊이를 더하는 방법.
대화 맥락을 이어 같은 설명을 반복하지 않게 하고, 지난 작업을 복기해 다음 일에 반영합니다. 실측 개선이 쌓이는 자리.
무엇을, 누구를 위해, 왜 만드는지를 사람이 먼저 명확히 합니다. 좋은 질문이 좋은 결과의 절반입니다 — 여기서 방향이 결정됩니다.
CONDUCTOR가 목표를 실행 가능한 단위로 쪼개 워커에게 병렬 배분합니다. 검색·코딩·추론·설계가 동시에 진행됩니다.
AUTODEV가 코드를 작성하고 도커에서 실행해 결과를 확인합니다. 검색 결과는 출처로 교차 검증합니다. 틀리면 스스로 수정 루프를 돕니다.
투명하게 드러난 사고 과정과 근거를 사람이 검토합니다. 무엇을 내보낼지, 어디를 더 다듬을지 — 최종 책임은 사람에게 있습니다.
출시 후 지연·품질·실패 사례를 측정하고, MIRROR·TRACE가 대화를 복기해 개선 데이터로 적립합니다. 숫자가 다음 사이클을 이끕니다.