1. 2026년 상반기 글로벌 Generative AI 트렌드: '챗봇'에서 '에이전틱 AI'로의 세대교체
2026년 상반기 글로벌 인공지능(AI) 산업의 핵심 화두는 단연 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’와 ‘모델 스페셜라이제이션(Model Specialization)’입니다. 단순한 텍스트 답변이나 이미지 생성을 넘어, 스스로 목표를 세우고 컴퓨터 시스템을 조작하며 복잡한 업무를 대행하는 에이전트의 완성도가 비즈니스의 승패를 가르고 있습니다.
과거에는 단일한 범용 최강 모델(예: 초기 GPT-4) 하나에 의존했다면, 현재는 업무의 성격, 비용 구조, 개발 환경에 맞게 최적의 모델을 매칭하는 스페셜라이제이션 트렌드가 자리를 잡았습니다.
글로벌 프론티어 AI 모델의 미세 주기 패치 경쟁
- OpenAI GPT-5.5: 2025년 8월 GPT-5 출시 이후, OpenAI는 2026년 4월 고급 추론 및 비즈니스 전략 분석 능력을 극대화한 GPT-5.5 버전을 공개했습니다. 금융, 전략 컨설팅, 고급 코딩 영역에서 압도적인 연산 정확도를 자랑합니다.
- Anthropic Claude Opus 4.8: 앤트로픽은 2026년 5월 말 Claude Opus 4.8 버전을 선보였습니다. 독보적인 긴 컨텍스트 윈도우와 인간 수준의 코딩 인터프리터 능력을 바탕으로 개발자 생태계에서 가장 선호하는 모델로 꼽힙니다.
- Google Gemini 3.5 Series: 구글은 2026년 5월 Gemini 3.5 Flash를 정식 출시(GA)하며 초저지연·고성능 멀티모달 시장을 장악한 데 이어, 초거대 추론 전용 모델인 Gemini 3.5 Pro 라인업을 강화하여 긴 텍스트 분석 성능의 우위를 유지하고 있습니다.
상세한 글로벌 모델 간의 아키텍처 및 상세 성능 지표는 글로벌 프론티어 AI 모델 비교 분석 문서를 통해 확인하실 수 있습니다.
오픈AI Sora(소라)의 중단과 비즈니스 피벗
한편, 영상 생성 AI 시장의 포문을 열었던 OpenAI의 Sora는 인프라 운영 비용 부담과 글로벌 미디어 기업(디즈니 등)과의 협상 결렬로 인해 2026년 4월 26일 웹/앱 서비스를 공식 종료했습니다. 2026년 9월 24일에는 Sora API 서비스도 전면 중단될 예정입니다. 이에 따라 많은 영상 제작사들과 개발자들은 타사의 영상 생성 모델로 신속히 전환하고 있습니다. 이에 대한 대안 분석 및 서비스 종료 타임라인은 오픈AI 소라 중단 및 API 대안 서비스 문서를 확인하세요.
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2. 개발 생태계의 판도를 바꾼 앤트로픽의 무기: 'Claude Code'
앤트로픽(Anthropic)은 최근 650억 달러의 신규 투자금을 유치하며 기업 가치 9,650억 달러로 평가받았습니다. 이는 기존 OpenAI의 시장 가치를 넘어서는 역사적인 기록입니다. 앤트로픽이 이처럼 유례없는 가치를 인정받고 2026년 1분기 기준 연간 매출 런레이트(Run-rate) 300억 달러를 돌파할 수 있었던 일등 공신은 바로 개발자 특화 터미널 에이전트인 Claude Code입니다.
실전 Claude Code 사용법 및 터미널 디버깅 워크플로우
많은 블로그나 테크 매체들이 단순히 npm install 명령어 수준만 다루고 있지만, 현업에서 Claude Code의 진가는 터미널 자동화 디버깅에 있습니다.
# 1. Claude Code 전역 설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 2. 로컬 개발 디렉토리에서 로그인 및 실행
claude
Claude Code는 터미널 권한을 부여받아 개발자의 로컬 명령어 실행, 파일 읽기/쓰기, Git 커밋 및 푸시까지 자율적으로 제어할 수 있습니다.
💡 실전 터미널 디버깅 워크플로우:
- 에러 포착: 개발자가
npm run test 중 에러가 발생하면 Claude Code 터미널에 오류 내용을 그대로 입력합니다.
- 명령 실행: Claude Code가 스스로 오류 코드를 파악한 후, 터미널에 디버그 모드로 테스트 명령을 실행해 출력을 확인합니다.
- 파일 수정: 오류가 발생한 코드 경로를 자동으로 역추적하여 관련 스크립트 파일을 직접 수정합니다.
- 검증 및 커밋:
npm run build와 npm run test를 수행해 수정한 코드가 정상 작동하는지 재차 테스트하고, 이상이 없으면 스스로 커밋 메시지를 작성해 Git Commit 명령을 내립니다.
CLAUDE.md를 활용한 워크스페이스 규칙 통제
프로덕션 환경에서 안전하고 일관된 Claude Code 도입을 성공시키기 위해서는 프로젝트 루트 디렉토리에 CLAUDE.md 규칙 파일을 작성하는 것이 필수적입니다. 이 파일은 Claude Code가 자율적으로 코드를 읽고 쓸 때 준수해야 하는 코딩 표준, 빌드 명령어, 테스트 파이프라인 규격을 제한하는 역할을 합니다.
# CLAUDE.md - Workspace Rules
## Build and Test Commands
- Build Project: `npm run build`
- Run Unit Tests: `npm run test -- --watchAll=false`
- Lint Code: `npm run lint`
## Code Style & Conventions
- Use TypeScript for all backend and API logics.
- Strictly adhere to functional programming components; avoid stateful classes.
- Target ES6 syntax and prefer ES modules over CommonJS.
- Keep components small and reusable, under 150 lines.
클로드 코드(Claude Code) 도입 요금 구체화 및 비용 최적화 팁
앤트로픽의 터미널 기반 에이전트인 클로드 코드(Claude Code) 도입 시 가장 우려되는 부분이 바로 요금입니다. Claude Code는 백그라운드에서 전체 컨텍스트와 이전 명령 실행 이력을 반복해서 전달하는 구조이기 때문에 일반적인 API 호출보다 토큰 소모량이 급격히 누적됩니다.
실제 비용 구조를 살펴보면, Claude 3.5 Sonnet API 기준으로 입력(Input) 토큰당 $3/백만 토큰, 출력(Output) 토큰당 $15/백만 토큰이 과금됩니다. 여기에 Anthropic Console에서 설정한 일일 크레딧 한도(Daily Token Credit Limits)와 활성 명령 세션별 예산(Active Command Session Budgets)이 기본적으로 연동됩니다. 예를 들어 프로젝트가 크고 인덱싱 규칙이 잘못 지정된 경우, 간단한 버그 하나를 잡는 데 수백만 토큰(약 $10~$30)이 순식간에 청구되는 '요금 폭탄' 현상이 발생할 수 있습니다.
따라서 .gitignore 파일 외에 .claudeignore 파일을 생성하고 대용량 로그 파일이나 컴파일 결과 폴더(dist/, build/, node_modules/)를 철저히 차단하는 것은 단순한 팁이 아니라 비용 통제의 필수 마지노선입니다.
| 구분 |
Claude Code (터미널 CLI) |
VS Code Claude 확장 (GUI) |
Cursor (독립 IDE) |
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:--- |
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| 인터페이스 |
터미널 기반 CLI 에이전트 |
IDE 내 사이드바 Chat GUI |
에디터 통합 전용 IDE GUI |
| 컨텍스트 이해 |
프로젝트 전체 구조 자동 인식 |
활성화된 활성 파일 위주 |
전체 코드베이스 사전 인덱싱 |
| 로컬 명령 실행 |
지원 (직접 테스트, 빌드, Git 제어) |
미지원 (사용자 수동 실행 필요) |
지원 (통합 터미널 연동 가능) |
| 추천 대상 |
터미널 작업이 많고 자율 수정을 원하는 개발자 |
가벼운 코드 리뷰 및 가이드가 필요한 개발자 |
IDE 전체를 AI 특화 도구로 전환하려는 개발자 |
자세한 에이전틱 코딩 도구의 활용 방안은 앤트로픽의 개발자 특화 에이전트인 Claude Code 사용법 문서에서 찾아볼 수 있습니다.
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3. 마이크로소프트 Build 2026: 전사적 자동화 플랫폼 'Work IQ'와 Copilot Studio
마이크로소프트는 Build 2026 개발자 컨퍼런스를 통해 기업 내 업무 프로세스를 파괴적으로 자동화하는 엔터프라이즈 AI 전략을 구체화했습니다. 그 중심에는 2026년 6월 16일 정식 출시(GA)를 앞두고 있는 마이크로소프트 Work IQ와 업그레이드된 Copilot Studio가 있습니다.
Work IQ의 3단계 작동 아키텍처
Work IQ는 조직 내 분산된 회의록, 이메일, ERP 기록, 일일 메신저 대화 등의 데이터 스트림을 실시간 학습하여 전사 업무 효율을 제어하는 인텔리전스 레이어입니다.
- 데이터(Data) 수집 단계: Microsoft Graph API를 통해 전사적 오피스 문서 및 협업 데이터를 안전하게 실시간 스크롤링합니다.
- 메모리(Memory) 그라운딩 단계: 수집된 비정형 데이터를 벡터화하고 조직도 및 히스토리 컨텍스트에 맞춰 그라운딩(Grounding)합니다.
- 추론(Inference) 단계: 업무 프로세스의 병목 지점을 찾고 스스로 최적화된 업무 워크플로우를 구성하여 에이전트에게 자동 실행을 지시합니다.
컴퓨터 조작 에이전트(Computer-Using Agents)와 레거시 ERP 자동화
과거의 AI 자동화는 API가 제공되는 클라우드 서비스 위주로만 가능했습니다. 하지만 Copilot Studio 컴퓨터 조작 에이전트(Computer-Using Agents) 서비스는 픽셀 단위로 화면을 인식하여, API가 전혀 없는 Windows 및 웹 환경의 구형(Legacy) ERP 프로그램 화면을 사람이 다루듯 직접 마우스로 클릭하고 텍스트를 입력하여 완전 자동화합니다.
[인간이 입력한 자연어 명령]
"2026년 5월 사내 정산 내역 엑셀 파일을 열고, 레거시 회계 ERP 프로그램의 거래처 등록 화면에 하나씩 타이핑해줘."
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[Copilot Studio 컴퓨터 조작 에이전트 작동]
1. 화면 이미지 실시간 캡처 및 OCR/픽셀 매핑
2. 마우스 포인터 이동 이벤트 자율 실행
3. ERP 입력란 타겟팅 후 텍스트 타이핑 및 저장 버튼 클릭
Copilot Studio 가격 정책 분석
현재 Copilot Studio 가격 모델은 사용자당 과금 방식과 메시지 호출(Run) 건수 기반의 조합으로 제공됩니다. 기본 구독료(테넌트당 월 $200 기본 팩, 2,000회 메시지 포함) 외에, 대형 트래픽이나 복잡한 컴퓨터 조작 에이전트 실행 시 추가적인 AI Consumption 크레딧(1,000회 호출당 추가 비용 발생) 요금이 추가되는 구조입니다. 따라서 도입 단계에서 단순 반복 패턴의 연산은 경량 로컬 모델로 우회 처리해 비용을 세이브할 필요가 있습니다.
자세한 비용 설계와 워크플로우는 마이크로소프트의 Copilot Studio와 Work IQ 플랫폼 상세 보고서에서 다루고 있습니다.
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4. 국내 빅테크 AI 경쟁: 카카오 카나나 vs 네이버 AI 브리핑
국내 빅테크인 카카오와 네이버는 2026년을 'AI 비즈니스 수익화 원년'으로 설정하고 자사의 핵심 플랫폼에 AI 에이전트를 내재화하고 있습니다.
카카오 카나나 (Kakao Kanana): 나나 vs 카나의 실전 시나리오
2026년 하반기 공식화된 카카오 카나나 출시 소식은 단순 메신저 챗봇을 넘어선 국내 B2C 에이전트 전쟁의 신호탄이었습니다. 사용자들이 가장 주목하는 카카오톡 AI 카나나 기능 중 하나는 바로 프라이버시가 완벽히 보호되는 '온디바이스(On-device) AI 보안성'과 독자적인 모델 결합 구조입니다.
카카오 카나나는 기기 내부에서 초경량 모델인 카나나 NANO(Kanana NANO) 모델을 기본 작동시켜 대화 데이터가 외부 카카오 클라우드 서버로 아예 전송되지 않도록 강력한 보안 장벽을 형성합니다. 다만, NANO 모델은 기기 배터리와 하드웨어 제약으로 인해 정교한 추론이나 대량 데이터 연산 시 성능의 한계를 보입니다. 이 경우 사용자의 추가 동의 하에 클라우드 기반 중형 모델인 ESSENCE나 초거대 추론 전용 모델인 FLAG로 컨텍스트를 동적으로 라우팅하여 고성능 연산을 수행합니다. 이러한 하이브리드 라우팅 구조 덕분에 유저는 보안과 인텔리전스 능력을 동시에 확보할 수 있습니다.
에이전트 페르소나는 개인용과 그룹용으로 분리되어 설계되었습니다.
- 나나 (Nana - 개인형 메이트): 1:1 대화방 또는 전용 앱 내부에서 개인 비서 역할을 수행합니다. 사용자의 이전 대화 맥락, 선호 취향, 과거 캘린더 등록 패턴을 분석하여 맞춤형 하루 스케줄을 기획하거나, 외출 전 필요한 리마인더를 꼼꼼히 챙겨 줍니다.
- 카나 (Kana - 그룹형 메이트): 단톡방(단체 대화방)에 초대되어 공동 상주하는 그룹 관리용 에이전트입니다. 단톡방 내 오가는 대화 주제를 실시간 분석해 다수의 구성원이 약속을 잡을 때 빈 일정을 자동 조율해주거나, 특정 기념일에 적합한 카카오톡 선물을 추천 및 결제 대행하는 협동 시나리오에 특화되어 있습니다.
💡 마케터 및 소상공인의 실전 활용 팁:
단톡방 공동 메이트인 '카나'는 커뮤니티 비즈니스와 학원/클래스 운영 마케터들에게 훌륭한 조력자가 될 수 있습니다. 단톡방 내 오가는 대화 및 질문 빈도를 바탕으로 고객의 Pain Point 데이터를 엑셀 등으로 자동 수집 및 정리하거나, 스터디 그룹/학업 클래스에서 과제 제출 기한을 감지해 밀린 학생에게 자동으로 리마인더 메시지를 보내거나 약속된 스케줄을 확인하는 등 커뮤니티 관리 공수를 80% 이상 혁신적으로 줄일 수 있습니다.
| 에이전트명 |
페르소나 유형 |
주요 활용 시나리오 |
적용 모델 특징 |
| :--- |
:--- |
:--- |
:--- |
| 나나 (Nana) |
1:1 개인 비서 |
개인 일정 예약, 개인 메모 요약, 취향 맞춤 뉴스 추천 |
온디바이스(NANO) 보안 + 클라우드 라우팅 |
| 카나 (Kana) |
단톡방 공동 메이트 |
다자간 일정 조율, 고객 문의 정리, 공동 메모/일정 리마인더, 선물 큐레이션 |
다자간 관계 추론 특화, 비즈니스/마케팅 보조 |
네이버 AI 브리핑 및 AI 쇼핑 에이전트
네이버는 맞춤 상품 추천 성능을 극대화한 네이버 AI 쇼핑 에이전트와 고도화된 검색 탭인 네이버 AI 브리핑을 도입했습니다. AI 브리핑은 단편적인 키워드 검색을 넘어, 질문자의 구매 의도와 이전 로그 기록을 분석해 맞춤화된 검색 결과를 하나의 요약 브리핑으로 정돈하여 노출해줍니다.
특히 네이버플러스 스토어 AI 쇼핑 에이전트는 단순히 '최저가' 상품을 골라주는 봇이 아니라 고도화된 개인화 추천 알고리즘을 사용합니다. 유저의 네이버플러스 멤버십 구매 이력, 검색어 클릭률(CTR), 실시간 장바구니 행동 패턴 데이터를 종합한 개인화 추천 엔진에 기반하며, 네이버 쇼핑 카테고리별 CPC(클릭당 비용) 단가가 높은 상품군을 정교하게 매칭하여 수익성을 동시에 확보합니다. 예컨대 사용자가 "캠핑용 텐트"를 검색하면, 과거 구매했던 차량 크기나 선호 브랜드의 톤앤매너 데이터를 반영하여 최적의 추천 이유(Reasoning)와 함께 맞춤형 상품 라인업을 가이드 형태로 상세 브리핑해 줍니다.
✍️ 블로거가 네이버 AI 브리핑에 노출되기 위한 최적화(SEO) 전략
네이버 AI 브리핑 서비스의 도입으로 단순 키워드 검색량이 본문 요약으로 소화되는 제로 클릭(Zero-click) 현상이 대두되었습니다. 창작자 블로그가 브리핑의 주요 출처(Cited Source)로 활발히 인용되기 위해서는 다음과 같은 Naver Mate 프로그램 최적화 전략이 필요합니다.
- 구조적 마크업 가이드: 본문에 적절한 H2, H3 헤더 구조를 갖추고 중요 지표를 담은 Markdown 테이블이나 정리용 불릿 리스트를 반드시 삽입하여 검색 크롤러의 데이터 정제(Parsing) 효율을 극대화합니다.
- 독점적 경험(Experience) 중심 기술: 일반 보도자료를 짜깁기한 포스팅은 배제됩니다. "내가 직접 구현해 본 Claude Code 에러 해결법", "Copilot Studio 가격 대비 실전 절감 사례" 등 직접 경험한 1인칭 관점의 전문 의견(Opinion)이 포함되어 있어야 높은 소버린 검색 점수를 받아 추천 블록에 배치됩니다.
- 네이버 메이트(Naver Mate) 연동 및 전문성 유지: 네이버 인플루언서 및 네이버 메이트 등급을 유지하며, 특정 카테고리(IT/테크, 개발) 중심의 깊이 있는 전문 콘텐츠를 축적하여 C-Rank 도메인 점수를 방어해야 합니다.
네이버와 카카오의 심층적인 서비스 경쟁 양상은 네이버와 카카오의 국내 AI 서비스 경쟁 상황 종합 연구 보고서에서 찾아볼 수 있습니다.
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5. 통신 3사의 AI 전환(AX) 전략과 젠슨 황의 방한 효과
국내 통신 3사(SKT, KT, LGU+)는 클라우드 데이터센터 인프라(AIDC) 인프라 구축과 온디바이스 서비스 혁신을 병행하며 본격적인 AI 전환(AX) 시장에 진입했습니다.
통신사별 AX 전략 핵심 요약
- SKT: 엔비디아(NVIDIA)와 전면 동맹을 맺고 GPU 풀스택이 연동되는 AI 데이터센터(AIDC) 인프라를 빠르게 확보하여 엔터프라이즈 서버 대행 비즈니스를 지배하고 있습니다. 관련하여 SKT AI 데이터센터 설비 투자 가시화로 시장에서는 AIDC 인프라 관련주가 주목받는 추세입니다.
- KT: 마이크로소프트의 강력한 우군을 자처하며 MS 애저 인프라와 기업형 에이전트 아키텍처를 결합한 KT 에이전틱 패브릭(Agentic Fabric) B2B 플랫폼으로 기업형 통합 솔루션 시장을 선제 침투하고 있습니다.
- LGU+: B2C 실사용 트래픽 극대화를 목표로 온디바이스 경량 AI가 탑재된 모바일 통화 비서 서비스인 LGU+ 익시오(ixi-O)를 정식 런칭했습니다. LGU+ 익시오는 실시간 온디바이스 통화 녹음 요약, 실시간 보이스피싱 탐지, 실시간 자동 음성 통화 대행 등의 차별화된 기능으로 국내 B2C 유저들의 폭발적인 호응을 얻고 있습니다.
각 통신사별 솔루션 및 온디바이스 아키텍처 차이는 KT의 Microsoft 동맹 기반 에이전틱 패브릭 B2B 플랫폼 분석 포스팅을 참고해 주십시오.
젠슨 황 CEO 방한과 국내 피지컬 AI 스타트업 간담회
2026년 6월 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 방한하면서 한국의 AI 및 로보틱스 생태계는 뜨겁게 달아올랐습니다. 특히 이번 방한에서는 국내 유망 AI 스타트업인 업스테이지(Upstage), 노타(Nota), 베슬AI(Vessl AI) 3사와의 비공개 간담회가 이루어졌습니다. 엔비디아는 온디바이스 경량화 모델 및 물리 세계의 센서 데이터를 연산하는 '피지컬 AI' 및 산업용 로보틱스 부문 파트너로 한국 스타트업들의 하드웨어 통합 기술력에 주목하고 있습니다.
상세한 소식은 젠슨 황 방한과 국내 피지컬 AI 스타트업 간담회 분석 포스팅을 통해 접할 수 있습니다.
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6. 결론: 2026년 하반기를 대비하는 테크 리더의 자세
2026년 상반기는 AI의 개념적 우수함을 증명하는 단계를 넘어, 비즈니스 성과와 엔터프라이즈 생산성 향상으로 실질적인 숫자를 만들어내는 시기였습니다. 개발자라면 Claude Code 도입과 같은 실전 CLI 도구를 사용해 빌드-테스트-배포 전 과정을 자동화해야 하며, 비즈니스 기획자라면 Copilot Studio의 화면 조작이나 카카오 카나나의 다자간 비서 기능이 만드는 새로운 워크플로우를 선제적으로 설계해야 합니다. 아울러 블로거 등 창작자들은 네이버 AI 브리핑이 요약하는 구조적 글쓰기 방식을 체득하여 트래픽 유입 변화에 적극 대응해야 할 것입니다.
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7. 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. Claude Code 사용 중에 API 요금 폭탄을 피하는 구체적인 예방법은 무엇인가요?
프로젝트 내부에 용량이 큰 로그 파일, 미디어 파일, 그리고 빌드 산출물 폴더가 있을 경우 Claude Code가 이를 프롬프트의 컨텍스트로 전달하면서 불필요한 토큰 요금이 청구될 수 있습니다. 해결을 위해 리포지토리 루트에 .claudeignore 파일을 추가하고 node_modules/, dist/, build/, *.log, *.png 등을 지정하여 분석 대상에서 철저하게 격리해야 합니다.
Q2. Microsoft Copilot Studio 가격 체계는 어떻게 구성되어 있나요?
Copilot Studio의 가격은 기본적으로 테넌트당 월 $200(메시지 2,000회 기본 제공)로 시작합니다. 이를 초과하여 생성형 답변이나 복잡한 컴퓨터 조작 에이전트(Computer-Using Agent)를 작동할 경우, 시스템 내의 소비 크레딧을 추가로 충전해야 하므로 파일 크기가 크거나 반복 횟수가 잦은 프로세스 설계 시에는 신중하게 시나리오를 구성해야 과도한 추가 요금을 예방할 수 있습니다.
Q3. 네이버 AI 브리핑에 내 티스토리/워드프레스 블로그가 채택되려면 어떻게 해야 하나요?
검색 엔진 크롤러가 정보를 정교하게 축약할 수 있도록 제목과 단락 구조(##, ###)를 마크다운 혹은 HTML 헤더 태그로 규칙성 있게 지정해야 합니다. 또한 다른 정보성 글을 복사해 붙여넣은 단순 짜깁기 포스팅은 AI 모델이 가치 있는 소스로 채택하지 않기 때문에, 본인이 직접 설치하고 실행해 본 디버깅 로그나 주관적 인사이트 등 오리지널 '경험 정보' 비중을 40% 이상 유지해야 네이버 메이트 기반 가산점을 받을 수 있습니다.
Q4. 카카오 카나나의 '나나'와 '카나' 서비스의 가장 결정적인 인터페이스 차이는 무엇인가요?
'나나(Nana)'는 사용자와 1:1 채팅창에서 단독으로 작동하며 업무 비서 역할을 수행하는 반면, '카나(Kana)'는 다수의 팀원이나 지인들이 모여 있는 단체 카카오톡 대화방에 초대받아 작동합니다. 카나는 단톡방의 실시간 대화 컨텍스트를 동시 학습해 여러 사람의 약속을 대신 잡고 리드해 주는 멀티에이전트 조율 성능을 가지고 있다는 점이 가장 큰 차이점입니다.
Q5. LGU+ 익시오(ixi-O) 서비스의 주요 차별화 기능은 무엇인가요?
LGU+ 익시오는 디바이스 자체에서 동작하는 경량화 온디바이스(On-Device) AI를 활용합니다. 주요 기능으로는 네트워크 연결이 원활하지 않은 상황에서도 가능한 실시간 고품질 통화 녹음 및 텍스트 요약, 전화 통화 중 실시간으로 피싱 사기 단어를 판별해 경고음을 주는 보이스피싱 실시간 탐지 기능, 전화를 받기 곤란할 때 AI가 대신 전화를 받아 통화 목적을 받아 적고 대답을 처리하는 통화 에이전트 대행 서비스가 있습니다.
