Core Technology
신뢰할 수 있는 자율
어베인랩은 AI가 실제로 운영·실행하되, 근거와 사람의 승인으로 믿고 맡길 수 있는 기술을 지향합니다. 세 제품의 기술이 하나의 스택으로 쌓여 '운영하는 AI'를 만듭니다.
The Product
답하는 AI를 넘어, 운영하는 AI
Physical AI · Agentic IoT 운영 플랫폼
Operon을 완성하는 기술
LLM 기반 의미 추론 자동화 + 모든 변환의 근거 추적
ReAct Agent + Tool Use 기반 자율 생성·검증
AI가 물리 세계 디바이스에 직접 작동
모든 실행은 사람의 승인 게이트를 거치고, 모든 결정은 근거를 추적합니다 — Human-in-the-Loop · Audit-grade.
세 레이어는 따로 작동하지 않습니다. 맨 아래에서 Operon이 물리 세계의 디바이스를 연결하고, 그 위에서 SemanticGo가 흩어진 데이터를 AI가 이해하는 의미 계층으로 바꿉니다. 그 토대 위에서 Launchend의 자율 에이전트가 스스로 생성하고 검증합니다.
그리고 모든 실행은 사람의 승인 게이트를 거칩니다. 데이터에서 디바이스까지 하나의 스택으로 묶이고, 사람의 판단이 그 위를 관통할 때 — 답하는 AI를 넘어 운영하는 AI가 됩니다.
Technology Pillars
다섯 개의 기술 기둥
Semantic Reasoning
의미 추론 자동화LLM의 in-context 추론으로 비정형·이기종 데이터를 AI가 이해하는 의미 계층으로 변환합니다. ML 파인튜닝의 진입 장벽 없이, 분류 체계가 바뀌어도 Domain Pack 교체만으로 대응합니다.
Autonomous Generation & Validation
자율 생성·검증ReAct Agent + Tool Use 기반으로 에이전트가 결과를 생성할 뿐 아니라 SQL 실행과 API 테스트로 스스로 검증·수정합니다. 생성과 검증을 한 루프 안에서 닫습니다.
Physical AI
물리 세계 작동AI가 화면을 넘어 물리 세계의 디바이스와 직접 맞닿아 작동합니다. 흩어진 디바이스를 하나의 지능이 사람과 함께 조율하는 Agentic IoT를 구현합니다.
Human-in-the-Loop
사람의 판단 증폭완전 자율이 목표가 아닙니다. 부수효과가 있는 모든 실행은 사람의 승인 게이트를 거치며, 자율성은 다이얼로 조절합니다. 사람을 대체하지 않고 판단을 증폭합니다.
Audit-grade Traceability
근거 추적모든 변환과 결정의 근거를 추적 가능한 불변 기록으로 보존합니다. "왜 그렇게 판단했는가"를 설명할 수 있어, 공공·금융 등 규제 산업에 진입할 수 있습니다.