DAPPOS 모델의 기억만 쓰지 않고 외부 도구를 호출한다
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AI 모델이 아무리 강해도 자신의 학습 데이터 안에 없는 실시간 가격·온체인 데이터·계산 결과까지 머릿속에서 정확히 만들어낼 수는 없음.
DAPPOS MAF는 약 300~400개의 전문 에이전트와 200개 이상의 통합 도구를 조정하고, 공식 문서에서는 tool-augmented generation을 지원한다고 설명합니다.
즉 AI가 답을 추측하는 대신 필요한 경우 외부 도구를 사용해 데이터를 가져오거나 계산하고, 그 결과를 다시 추론에 활용하는 방식임.
Web3 AI에서 중요한 건 모델 하나의 지식량보다 어떤 데이터와 도구를 언제 호출할 수 있는가라는 점이 다섯 번째 기술 포인트임.
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DAPPOS, Model Routing보다 더 넓은 탐색 4/10
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어떤 AI 모델이 제일 좋냐는 질문을 자주 보게 됨.
그런데 실제 업무에서는 하나의 모델이 모든 단계를 가장 잘할 필요가 없음.
검색에 강한 도구가 따로 있을 수 있고, 이미지 작업에 적합한 모델이 따로 있을 수 있으며, 결과 검증에는 또 다른 방식이 유리할 수 있음.
DAPPOS 공식 문서상 Bubble Engine은 solution을 만들면서 candidate models와 tools를 조합합니다.
즉 탐색 대상이
Best Model
하나가 아니라
Model A + Tool B + Model C + Workflow D
같은 조합이 될 수 있다는 것임.
AI 기술이 발전할수록 모델 개수도, 도구 개수도 늘어남.
그때 중요한 기술은 모든 기능을 직접 사용하는 능력보다 어떤 조합이 특정 task에서 가장 잘 작동하는지를 찾아내는 능력일 수 있음.
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