전문 AI를 많이 만든다고 무조건 시스템이 똑똑해지는 건 아님.

중요한 건 맞는 요청에 맞는 전문 작업법을 연결하는 것임.

DAPPOS는 Multimodal Router 업데이트에서 financial analysis와 photo editing처럼 성격이 다른 작업들을 실행 전에 구분하도록 개선했다고 설명했습니다. 같은 업데이트에는 narrative video 작업을 위한 short-drama SOP 개선도 포함됐습니다.

쉽게 말하면 전문가는 많아도 접수창구가 엉망이면 소용없다는 것임.

사진 요청은 사진 작업 경로로,
시장 분석은 분석 경로로,
영상 요청은 영상 제작 경로로 보내야 함.

xBubble의 Router는 바로 이 첫 번째 교통정리를 담당하는 기술이라고 볼 수 있음.

멀티모달이라고 하면 보통 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 AI부터 떠올림.

하지만 실제 Agent 시스템에서는 입력을 이해하는 것만으로 부족함.

사진을 받았다면 이미지 처리용 workflow를 호출해야 하고, 시장 질문이라면 데이터 분석용 SOP와 도구를 사용해야 함. 즉 입력 종류뿐 아니라 요청의 목적까지 실행 경로와 연결해야 함.

DAPPOS가 공개한 Multimodal Router 업데이트 역시 실행 이전에 user intent를 식별하고 서로 다른 작업 영역을 분리하는 데 초점이 있습니다.

그래서 여기서 Multimodal의 핵심은

“여러 데이터를 이해함” + “그 데이터에 맞는 작업 시스템으로 보냄”

이라고 보면 이해하기 쉬움.

단순 인식 기술에서 Agent orchestration으로 넘어가는 부분임.