DEVOCEAN

안녕하세요 SK 하이닉스 AI Design Lab 노재헌입니다.

저는 회사에서 구성원들이 AI를 활용하여 일하는 문화를 만들기 위해 고민하고 있습니다 ㅎㅎ

그러면서 여러 AI 서비스들을 찍먹해보고, 조금씩은 경험을 해보고 있는데요.

오늘은 기존에 있던 서비스와는 다른 느낌의 UX 혹은 AX를 제공하는 서비스를 하나 소개하고자 합니다.

기존의 LLM 서비스, 유명한 것들로 치면 chatGPT나 제미나이, claude 모두 쭉 라인바이라인으로 연결되는 터미널 형태의 구조를 가지고 있는데요.

Flowith는 기존의 터미널 구조와는 다른, 완전히 새롭고도 신박한(비싸보이는) UX를 보여줍니다.

어떤 UX를 제공하는지 한번 같이 보시죠.

우선 질문을 만들어보겠습니다.

예전에 주판을 쓰던 사람들이 이제는 엑셀을 사용하면서 일을 하고, ERP등의 서비스들에 적응해서 일을 하고 있잖아.

그런 것 처럼 이제는 AI를 사용해서 일하는 그런 문화를 만들기 위해서 어떤 허들이 있는지, 그리고 그 허들을 해결하기 위해서는 어떠한 노력이 필요한지 알려줘

이런 질문을 chatGPT에 물어본다면 어떻게 할까요?

좌측 상단에 있는 모델 선택하고 프롬프트를 입력한다면 그 이후에는 우리가 흔히 아는 LLM 프롬프트 형태로 진행이 됩니다.

이렇게 우리가 선택한 모델 1개와 1개의 대답을 가지고 그 대답이 잘 맞기를 기대할 수 밖에 없죠.

혹은 그 대답이 맘에 들지 않는다면 모델을 바꾸거나, 프롬프트를 바꾸거나, 아니면 다시 프롬프트를 실행할 수 밖에 없습니다.

chatGPT만 하더라도 GPT-4o부터 o3, o4-mini 등등... 7가지 모델중에 어떤 모델이 가장 적합할지. 알기도 쉽지가 않죠.

이런 니즈가 있다면 flowith가 가장 적합한 솔루션이 될 수 있습니다.

Agent 모드의 flowith에 동일하게 질문을 적으면, flowith는 바로 대답을 생성하거나 추론하는 것이 아닌 프롬프트에 있는 질문에 대답을 하기 위해서, 어떤 구조로 프롬프트를 수행해야할지, 구조를 설계하게 됩니다.

그 다음 각 질문에 대해서 어떻게 수행해야할지, 여러 Agent를 병렬적으로 수행하여 한 구조에 대한 프롬프트를 수행합니다.

이 때, 1개의 모델에 여러 질문이 돌아갈 수도 있지만, N개의 모델에 동시에 같은 혹은 유사한 프롬프트를 실행하여 정보를 더 풍성하게 얻을 수가 있겠죠.

벌써 6개의 Agent들이 동작하네요. 기존의 1개의 흐름만 따라가던 1:1 구조에서, 벌써 6개의 분화된 아이디어로 시작되는 것부터, 기존과 다르게 느껴지지 않나요?

문제는... 각 1개의 프롬프트로 끝날 수 있던 비용이 6배까지 늘어날 수 있다는 점은... 감안해야겠네요.

Flowith는 처음에 계획을 세웠던 대로, 각 스텝별로 여러 질문과 프롬프트를 수행하고, 아래와 같이 결과를 보여줍니다.

이 모습만 하더라도 기존에 봤던 터미널 구조의 LLM과는 느낌이 다르지 않나요?

뿐만 아니라 위와 같은 캔버스형 UX/UI를 통해 기존 LLM 프롬프트 구조에서는 실행할 수 없었던 다양한 조작도 가능합니다.

이 외에도, GPTs와 유사하면서도 약간은 다른 Knowledge Garden 등을 통해 우리가 원하는 Agent 형태를 만들수도 있고, 또한 판매도 가능합니다.

지금까지 간단하게 flowith의 UX와 기존 LLM과의 차이점에 대해서 간략하게 정리를 해봤는데요.

당연하게 LLM은 터미널 형태로 돌아가는거지. 라고 생각했던 상식을 넘어선 flowith UX/UI.

서비스를 사용하다보면 아직은 조금 더 보완해야하는 점은 많아보이지만, 새로운 UX를 제공했다는 점에서 상당히 신선한 서비스였습니다.

앞으로 AI는 어떻게 발전하게 될까요? 다음 편에는 flowith의 agnet 모드 뿐만 아니라 knowledge 모드, 비 agent 모드까지 한번 더 정리해서 돌아오겠습니다.