Working AI · 공식 출시

단순한 지식을 넘어
‘현장에서 실제로 일‘을 하는 Working AI 구현

“지식은 배우거나 경험을 통해 쌓은 ‘정보와 내용’입니다.
지능은 지식을 가지고 실제로 문제를 해결하거나 목표를 달성하는 능력입니다.
실제로 문제를 해결하거나 목표를 달성하는 능력을 가질 때만이 진정한 인공 지능(AI)이라고 할 수 있습니다”


AI for U는 단순한 챗봇이 아닙니다. 수만 개의 전문 분야(도메인)를 지식 증류(Knowledge Distillation)하여, 스스로 판단하고 작업을 완수하는 범용 AI 운영체제입니다.
이제 app.aiforu.kr에서 당신의 비즈니스를 위한 최강의 디지털 노동력을 확보하세요.

🎯 우리의 목표: 현장에서 가치를 창출하는 ‘Working AI’

박사급 지식(Reasoning)만으로는 부족합니다. 현장의 숙련도(Working Skill)와 결합되지 않은 지능은 경제적 가치를 만들 수 없습니다. AI for U는 ‘아는 것’과 ‘일하는 것’ 사이의 간극을 메웁니다.

지식 (Knowing)

이해하는 AI

“법률 조항을 해석할 수 있다.”

→
실행 (Working)

Working AI

“의뢰인의 상황에 맞는 고소장을 직접 작성하고 제출 준비를 마친다.”

💎 핵심 아키텍처: 지능의 근육을 갖춘 4-Tier 시스템
AI OS

AI for U는 4개의 특화된 AI 엔진과 독보적인 온톨로지 기술을 통해 ‘행동하는 AI OS’를 구현합니다.

🔍 Asking AI(질문하는 AI) — 진짜 문제/동기/목표를 구체화하는 지능 Tier 1
Asking AI(질문하는 AI)의 역할은 시스템이 3가지 유형의 드리프트(Focus Drift(목표/프로젝트 이탈), Context Drift(문맥 왜곡/소실), Session Drift(세션 변질/이탈))를 방지하고
구조적 사고( 또는 Structured Thought), 체계적 사고 (Systematic Thinking), 전략적 사고(Strategic Thinking), 비판적 사고 (Critical Thinking)의 사고 프레임워크(사고의 틀)를 이용하여,
현재 상태와 이상적 상태 사이의 괴리를 지속적으로 감지하고 좁힘으로써 사용자의 진짜 문제/동기/목표가 무엇인지를 구체화하는 것입니다.
3가지 유형의 드리프트 방지 사고 프레임워크(사고의 틀) 진짜 문제/동기/목표를 구체화
🧠 Reasoning AI(추론하는 AI) — 논리 전와 검증의 지능 Tier 2
1만 개 이상의 엄격한 기초 진리(공리)에 뿌리를 두고 한 단계씩 단단하게 논리를 쌓아 올려 문제를 해결하는 고도화된 연쇄 추론 엔진(Reasoning Engine)”을 보유하고 있습니다.
– 압도적인 추론 영역 확보(Wide Domain Coverage, 물리 법칙, 논리학, 도메인 규정, 비즈니스 규칙 등 복잡한 도메인을 다루기 위한 거대한 지식 그래프(Knowledge Graph) 또는 온톨로지(Ontology) 베이스를 구축)
– Neo4j 지식 그래프와 ChromaDB 벡터 검색을 기반으로 논리적 추론 (Logical Reasoning)은 기본이고 체계적 사고 (Systematic Thinking), 전략적 사고(Strategic Thinking), 비판적 사고 (Critical Thinking)의 틀을 통해 논리와 검증의 지능을 구현
논리적 추론 (Logical Reasoning) 체계적 사고 (Systematic Thinking) 전략적 사고(Strategic Thinking) 비판적 사고 (Critical Thinking) Neo4j ChromaDB
⚙️ Working AI(일하는 AI) — 단순 지식을 넘어 실제로 실행하는 지능 Tier 3
1만개 이상 상이한 상황을 인지하고 1만개 이상의 즉시 현장 투입 가능한 모바일 앱·데스크톱 앱을 이용하여 웹 검색, 데이터 분석, 문서 생성을 넘어 현실 세계에 프로젝트/목표를 완수합니다.
저희 AI와의 작업중에도 바로 저희가 독자 개발한 Electron IDE로 이동하여 귀하 스스로 개발한 APP, 프로그램으로 직접 귀하의 프로젝트(또는 목표)를 완수할 수 있습니다.
상황 인지 모바일 앱 데스크톱 앱 독자 개발 Electron IDE
📈 Self-Learning AI(스스로 학습하는 AI) — 자율 진화하는 지능 Tier 4
1만건 이상의 전문 지식을 확보한 이후에도 지속적으로 학습하고 있습니다.
– (전문 지식의 증가에 비례하여) 원자화한 지식[Atomic Knowledge, 복잡하고 거대한 domain지식을 더 이상 나뉠 수 없는 최소 단위의 명제(공리)로 파편화하여 보유
오류 기반 학습(Error-Driven Learning)과 사용자 피드백을 통한 학습을 보유 지식과 사용자 필요 지식간의 괴리를 좁힘으로써 시간이 흐를수록 당신의 프로젝트/목표 달성에 기여하게 됩니다.
Error-Driven Learning 원자화한 지식 보유 지식과 필요 지식간의 괴리의 수렴
🚀app.aiforu.kr 주요 기능
🕸️온톨로지 기반 지능 거버넌스
단순 유사도 검색을 넘어 지식 간의 인과관계와 계층을 이해합니다. “왜 이런 결론을 내렸는가?”에 대한 명확한 추론 경로(Source Metadata)를 제공합니다.
Hybrid Scoring이 Neo4j 엣지 가중치(신뢰성)와 ChromaDB 코사인 유사도(관련성)를 결합해 근거 없는 답변을 걸러내고, 출처가 확인된 추론 경로(Source Metadata)만 정렬해 전달합니다.
🎯MECE 기반 목표 완성 엔진
목표(Project)를 서브 프로젝트로, 서브 프로젝트를 다시 원자적 Task로 MECE 원칙에 따라 자동 분해합니다.
각 Task를 모바일 앱·데스크톱 앱·스킬로 실제 해결해 나가며 목표를 완성하고, 기존 자산으로 해결이 불가능한 경우 AI가 새 앱·스킬을 스스로 만들어 돌파하며 능력을 누적 확장합니다.
목표 분해 구조
L1 프로젝트(목표)
→
L2 서브 프로젝트
→
L3 원자적 Task
→
L4 실행(Skill)
🏭독자 개발 Electron IDE
사용자의 PRD.md 마크다운 파일이 곧 실행 코드가 되는 자체 개발 IDE입니다.
로컬 PC의 파일 시스템·터미널·Git·Docker를 직접 제어하는 OS 수준 실행권으로, 서버를 거치지 않고 작업을 한 번에 처리합니다.
모든 결과는 “될 것이다”가 아니라 실제 실행 로그로 증명됩니다.
정상·경계·오류 3케이스 검증을 거쳐, 실패하면 사람 손을 거치지 않고 스스로 재수정합니다.
1만개 이상의 즉시 현장 투입 가능한 모바일 앱·데스크톱 앱 + 3,668개 이상의 스킬이 귀하의 코드베이스 코딩을 지원합니다.
Full-Cycle 자동화
분석
→
수정
→
빌드
→
테스트
→
커밋
💬눈높이에 맞춘 이중 답변
모든 답변을 누구나 이해할 수 있는 쉬운 설명과, 근거·수치를 담은 전문가 분석 두 층으로 함께 제공합니다. 질문이 실행 방법을 묻는지 개념을 묻는지 자동으로 판단해 답변 구조를 바꿉니다.
🔀전문가 자동 라우팅
질문 내용에 따라 가장 적합한 전문 영역으로 자동 연결되며, 답변마다 어떤 지식 출처와 신뢰도를 근거로 했는지 확인할 수 있습니다. 질문이 여러 분야에 걸쳐 있으면 어떤 관점으로 답할지 먼저 확인합니다.
🧠SuperClaude & Multi-AI 앙상블
SuperClaude의 개발 방법론과 동일한 방법으로 개발하였으며 Gemini, chatGPT, Claude를 유기적으로 통합(Multi-AI 앙상블)합니다. ‘지능의 결정체’를 활용해 전문(도메인) 지식을 자율적으로 축적합니다.
📊 서비스 비교: 왜 AI for U 인가?
구분 일반 인공지능 (Chatbot) AI for U
핵심 가치 정보 요약 및 단순 답변 실질적 업무 실행 및 결과 창출
지능 구조 평면적 텍스트 데이터 증류된 지능 & 구조적/ 체계적 지식 그래프
작업 능력 텍스트 생성 중심 1만개 이상의 즉시 현장 투입 가능한 모바일 앱·데스크톱 앱 기반의 현장 구현 및 작동
성장 방식 수동적 모델 업데이트 오류 기반 자율 학습 및 지식 진화
지향점 단순 지식 전달 수준의 답변 제공 지능을 실행하고 측정 가능한 결과를 산출

📈 성능 지표
V1.0.1 기준
월 AI 비용
$120.00 → $10.00
▼ 92% 절감
응답 속도
3-5초 → 1-2초
▲ 60% 향상
컨텍스트 보존
60% → 98%
▲ 40%p 향상
AI 응답 레이턴시
2250ms → 1250ms
▼ 44% 단축

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