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AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기

네이버 ENGINEERING DAY 2026 발표. AI국민비서라는 공공 특화 에이전트를 만들며 겪은 lesson learned 와 노하우를 다룬다. 모델 선택부터 속도 최적화, Safety 대응, 평가·QA 체계까지 공공 서비스에 요구되는 조건을 어떻게 맞췄는지 이어진다.

핵심 포인트
  • 프로젝트 개요와 함께, 공공 서비스 접근성 개선이라는 목표가 기술 선택을 어떻게 제약했는지 짚는다.
  • 모델 선택: HyperClovaX 를 포함한 후보 중 무엇을 어떤 기준으로 골랐는지 다룬다.
  • 문제 재정의: 모델을 키우는 대신 문제의 난이도 자체를 낮추는 접근을 택했다.
  • 운영 요건: 응답 속도 최적화와 Safety 대응을 별도 축으로 두고 각각 대응했다.
  • 품질 관리: 평가·QA 체계를 세워 품질을 측정 가능한 형태로 만들었고, 경쟁사 대비 차별점까지 정리한다.
왜 읽나공공 서비스 접근성 개선이나 HyperClovaX 기반 에이전트 개발에 관심 있는 엔지니어에게, 실서비스 수준의 제약 아래에서 LLM 에이전트를 세우는 순서를 보여준다.
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