AI NATIVE RESEARCH COMPANY
언어 이전에, 세계가 있었다.
우리는 말보다 먼저 세계를 이해하는 AI를 만듭니다.
01 — WORLD MODEL
말하기 전에, 먼저 예측한다.
아이는 단어를 배우기 전에 공이 어디로 굴러갈지 압니다. 우리는 언어 이전의 World Model을 연구합니다. 텍스트가 아닌 세계 그 자체에서 인과와 물리를 배우고, 다음 순간을 상상하는 모델입니다.
02 — CONTEXT GRAPH · AGENT HARNESS
맥락이 연결되면, 세계가 된다.
흩어진 정보는 지능이 아닙니다. Context Graph는 개념과 관계를 하나의 살아 있는 구조로 엮고, Agent harness는 그 위에서 AI가 계획하고 행동하고 스스로 검증하게 만듭니다. 우리는 이 기반 기술을 직접 설계합니다.
아직 연결된 개념이 없습니다.
문장을 입력하거나 예시를 고르세요. 노드는 끌어서 움직일 수 있습니다.
- 에이전트
- 도구
- 세계
- 맥락
- 목표
- 개체
03 — AGENTS
우리는 기계에게 세계를 상상하는 법을 가르친다.
목표를 받은 에이전트는 계획하고, 도구를 쓰고, 결과를 검증합니다. 실패하면 다시 계획합니다. 수많은 에이전트가 하나의 세계를 공유할 때, 그 세계는 비로소 살아 움직입니다.
- 계획
- 실행
- 검증
- 완료
- 사람 검토
목표를 골라 에이전트에게 맡겨보세요.
04 — APPLICATIONS
연구에서, 사람이 사는 세계로.
- 01 · AX
일하는 방식을 다시 쓴다
에이전트가 조직의 맥락을 이해하고 업무 흐름을 스스로 재구성합니다. 도구를 붙이는 것이 아니라 일 자체를 AI Native로 바꿉니다.
- 02 · GAME AI
살아 있는 상대를 만든다
정해진 스크립트가 아니라 상황을 읽고 전술을 바꾸는 NPC. 플레이어마다 다른 경험을 만드는 게임 지능입니다.
- 03 · VIRTUAL WORLDS
스스로 굴러가는 세계
World Model과 에이전트가 결합된 가상세계는 사람이 떠난 뒤에도 계속 진화합니다. 시뮬레이션, 메타버스, 디지털 트윈의 다음 단계입니다.
05 — ROADMAP
기반부터, 세계까지.
- STAGE 1 · 지금
컨텍스트 그래프와 에이전트 하네스
이후 모든 단계가 서는 기반입니다. 맥락을 구조로 엮고, 에이전트가 계획·실행·검증하는 루프를 설계합니다. 이 페이지의 개념 시연이 그 출발점입니다.
- STAGE 2 · 다음
시뮬레이션과 게임을 위한 월드 모델
시뮬레이션 환경에서 인과와 물리를 배우는 언어 이전 월드 모델을 만들고, 가장 먼저 게임 AI에 적용합니다.
- STAGE 3 · 이후
스스로 진화하는 가상세계
월드 모델과 에이전트가 함께 움직이는 세계. 같은 기술 스택으로 조직의 AX와 디지털 트윈까지 확장합니다.
06 — WORK WITH US
함께 만드는 방식
공동 연구
대학·연구기관과 월드 모델, 에이전트 평가 방법론을 함께 연구합니다.
PoC
기업의 실제 업무 하나에 에이전트 하네스를 적용하고, 효과를 함께 측정합니다.
공동 개발
게임·가상세계 스튜디오와 NPC 지능과 월드 시뮬레이션을 함께 개발합니다.