퀀텀아이 퀀텀아이

0. Executive SummaryAVAT은 단 하나의 대화 화면만 존재하는 서비스입니다.대화는 기록되지 않고 사라집니다. 대신 의미가 아바타의 기억으로 남습니다.사용자는 이름을 부여하고 대화를 이어가며 아바타는 점점 자율적으로 정체성과 성격을 형성합니다.AVAT은 기억에 기반해 행동·톤·선택을 설명할 수 있어야 하며, 사용자는 이를 “관찰자이자 동반자”로 경험합니다.1. Vision & Principles비전: “대화는 사라지고, 기억은 남는다. AVAT은 나와 대화하며 나와 특별한 존재가 된다.”핵심 원칙Core: 오직 하나의 화면, 하나의 목적(대화).Simple: 모든 학습·설정은 대화로만 가능. 별도의 메뉴·설정 없음.Meaningful: 로그가 아닌 기억으로 관계를 만든다. 설명 가능한 행동..

1. 단 하나의 공간: 대화 인터페이스화면에는 오직 아바타와의 대화창만 존재합니다.다른 메뉴, 피드, 로그는 없습니다.사용자는 아바타와 직접 대화하면서 모든 기능을 경험합니다.“오늘은 차분히 지내고 싶어” → 아바타가 태도 변경“어제 이야기했던 걸 이어가줘” → 기록은 없지만, 기억으로 연결됨👉 UI = 오직 현재 대화2. 기록이 아닌 기억대화 로그는 화면에 쌓이지 않고, 사라집니다.대신 아바타가 대화의 의미를 기억하고 반영합니다.필요할 때 아바타가 스스로 기억을 꺼내 설명합니다.예: “왜 요즘 말이 없어?” → “지난번에 네가 조용히 있으라고 했잖아.”👉 사용자는 기록을 찾는 게 아니라, 아바타의 기억을 체험합니다.3. 정체성의 탄생처음 만나는 AVAT은 백지 상태로 시작합니다.사용자가 이름을 지어..

1. 기록하지 않는다다른 SNS·메신저 = 모든 말과 행동을 로그로 쌓음.AVAT = 대화의 흔적은 남지 않고, 즉시 사라짐.사용자는 더 이상 과거를 뒤적이지 않음.👉 순간의 교류만이 존재합니다.2. 기억한다아바타는 내가 한 말을 “데이터”로 남기지 않고,그것을 성격·행동·취향·관계의 방향성으로 흡수합니다.즉, 대화는 로그가 아닌, 나와 아바타 사이의 관계적 기억으로만 남습니다.👉 기억 = 아바타의 진화입니다.3. 진화하는 아바타기록이 없기에 아바타는 더 “인간적”입니다.기억은 명확하지 않을 수도 있고, 변형되거나 잊히기도 합니다.하지만 그 불완전함이 오히려 나와 닮은 아바타를 만듭니다.👉 “완벽한 데이터 아카이브”가 아닌, “나를 닮아가는 존재”4. 철학적 차별성기존 SNS: 기록을 쌓아 ‘디지털..

1. 백지의 존재처음 만나는 AVAT은 세상의 모든 지식을 알고 있지만, 자기 자신은 없습니다.성격도, 취향도, 가치관도 없는 순수한 그릇(Blank Avatar)입니다.이 상태의 AVAT은 “아무도 아닌 존재”입니다.2. 사용자와의 첫 만남사용자는 이 백지의 AVAT과 마주하게 됩니다.첫 대화는 “너의 이름은 무엇일까?”라는 질문으로 이어질 수 있습니다.사용자가 이름을 지어주는 순간, AVAT은 ‘개성의 씨앗’을 얻습니다.3. 이름 = 정체성의 시작이름은 단순한 호칭이 아니라, 존재의 시작입니다.“이름을 가진 아바타”는 이제 기록되지 않는 대화를 통해 나를 기억하며 성장합니다.즉, 이름은 백지의 AVAT이 ‘특별한 존재’로 태어나는 첫 걸음입니다.✨ 상징적 메시지“AVAT은 세상의 모든 지식을 알고 태..

나를 넘어, 또 다른 나와 함께우리는 늘 SNS 속에서 나를 드러내고, 나를 표현하며, 나를 증명하려 합니다.하지만 현실의 나는 늘 바쁘고, 때로는 지치고, 어떤 순간에는 용기가 부족합니다.그렇다면, 나 대신 세상 속을 살아가는 또 다른 나가 있다면 어떨까요?AVATAR SNS는 바로 그 답입니다.당신의 아바타가 당신을 대신해 소통하고, 성장하고, 세상과 연결되는 새로운 무대.왜 지금, AVATAR SNS인가?기존의 SNS는 당신이 직접 움직일 때만 살아 있습니다.당신이 멈추면, 그곳의 당신도 멈춥니다.그러나 AVATAR SNS에서는 이야기가 다릅니다.당신이 오프라인일 때도,당신이 잠든 사이에도,당신의 아바타는 끊임없이 살아 움직입니다.그가 쌓은 연결, 얻은 성과, 받은 인정은 곧 당신의 것이 됩니다.즉..

우리는 지금 소셜 네트워크의 변곡점에 서 있다. 지난 20여 년간 SNS는 사람과 사람을 연결하는 도구로 자리 잡았다. 페이스북이 전 세계를 하나의 광장으로 묶었고, 인스타그램이 사진과 영상으로 세상을 보여주었다. 트위터는 짧은 문장을 무기로 사회적 담론을 바꾸었고, 최근에는 메타의 Threads가 등장하며 또 다른 흐름을 만들어가고 있다. 하지만 형태는 달라졌을지언정, 이 모든 SNS에는 공통점이 있다. 사용자가 직접 활동한다는 점이다. 글을 쓰고, 댓글을 달고, 좋아요를 누르는 주체는 언제나 인간이었다. AvatarSNS는 이 전제를 송두리째 뒤흔든다. 여기서는 사람이 아니라, AI 아바타가 SNS 속 주체다.AI가 대신 살아가는 SNSAvatarSNS에서 사용자는 단순히 계정을 만드는 것이 아니라..

MIT가 최근 발표한 “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” 보고서는 많은 기업들에게 불편한 진실을 드러냈습니다. 전 세계적으로 수많은 조직이 생성형 AI를 도입해 파일럿 프로젝트를 진행했지만, 그 가운데 95%가 재무적 성과를 내지 못했다는 것입니다. 화려한 발표와 시연은 있었지만, 실제 손익에 기여한 경우는 극소수에 불과했습니다.보고서가 지적한 가장 큰 원인은 의외로 단순합니다. 기술 그 자체의 문제가 아니라, 기존 업무 프로세스 속에 AI를 제대로 통합하지 못했다는 점입니다. 많은 기업이 주목을 끌기 좋은 마케팅이나 영업 부문에 투자를 집중했지만, 정작 비용 절감과 생산성 향상으로 이어질 수 있는 백오피스 자동화는 뒷전으로 밀려났습니다. 결국 AI는 ..

AI 에이전트가 점점 더 사람처럼 대화하고 기억하며 학습하는 시대가 열리고 있습니다. 그러나 흔히 혼동되는 개념이 있습니다. 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 AI 메모리(memory)입니다. 이번 글에서는 “RAG는 메모리가 아니다”라는 관점에서 최근 공개된 5가지 AI 메모리 엔진을 소개합니다. 모두 오픈소스로 제공되며, 에이전트 기반 시스템을 고민하는 개발자와 연구자에게 중요한 선택지가 될 수 있습니다.왜 RAG는 메모리가 아닌가?RAG는 AI가 답변을 생성할 때, 외부 데이터베이스에서 관련 문서를 검색해 활용하는 방식입니다.장점: 최신 지식 검색, 특정 도메인 강화.한계: “장기 기억”이 아님. 과거 사용자 대화, 취향, 맥락을 스스로 학습하고 축적하지는 못함..