Human-Like
Agentic AI
사람과 사람이 대화하듯 자연스럽게 소통하는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의
AI 에이전트로, 문맥을 이해하는 대화형 인터랙션을 제공합니다. 단순한 응답을 넘어 주어진 상황(context)과 다양한 도구(tool)를 바탕으로 스스로 판단하고 행동하는 자율성을 갖추고 있으며, 범용 에이전트 구조와 MCP 프로토콜을 통해 최신 기술을 빠르게 적용하고 기능을 유연하게 확장할 수 있는 기반을 갖추고 있습니다.
또한 단순한 기술을 넘어 운전자의 곁을 지키는 지능적인 파트너를 지향합니다. 차량 내·외부의 다양한 앱과 기능을 자유롭게 연결하고 제어하며, 단순한 명령 수행을 넘어 사람처럼 자연스럽고 친근한 교감을 제공하는 경험을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 또한 사용자의 음성뿐 아니라 차량 안팎의 카메라, 마이크 등 다양한 센서 데이터를 종합적으로 이해해, 운전자에게 필요한 개인화된 안내를 선제적으로 제공합니다.
사람과 사람이 대화하듯 자연스럽게 소통하는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의
AI 에이전트로, 문맥을 이해하는 대화형 인터랙션을 제공합니다. 단순한 응답을 넘어 주어진 상황(context)과 다양한 도구(tool)를 바탕으로 스스로 판단하고 행동하는 자율성을 갖추고 있으며, 범용 에이전트 구조와 MCP 프로토콜을 통해 최신 기술을 빠르게 적용하고 기능을 유연하게 확장할 수 있는 기반을 갖추고 있습니다.
또한 단순한 기술을 넘어 운전자의 곁을 지키는 지능적인 파트너를 지향합니다. 차량 내·외부의 다양한 앱과 기능을 자유롭게 연결하고 제어하며, 단순한 명령 수행을 넘어 사람처럼 자연스럽고 친근한 교감을 제공하는 경험을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 또한 사용자의 음성뿐 아니라 차량 안팎의 카메라, 마이크 등 다양한 센서 데이터를 종합적으로 이해해, 운전자에게 필요한 개인화된 안내를 선제적으로 제공합니다.
Agentic AI for Intelligent Services, Gleo AI
Hybrid AI Architecture for Reliable Operation
Gleo AI는 온디바이스와 클라우드 환경 모두에서 높은 안정성과 장애 대응력을 확보 하도록 설계되어 있습니다. 온디바이스 시스템은 사용자 기기 내에서 직접 모델을 구동하며, 운영체제와의 긴밀한 통합을 통해 정밀한 자원 제어와 안전한 데이터 처리를 수행합니다. 반면, 클라우드 기반 실행 환경은 내부 및 외부의 다양한 지식 소스를 통합해 고난도 대화 처리와 확장된 정보 제공을 지원함으로써 보다 풍부하고 포괄적인 응답을 생성합니다.
AI Model Optimized for In-Vehicle Experience
Gleo AI의 핵심에는 42dot이 자체 개발한 대규모 언어 모델이 있습니다. 지도 학습과 강화 학습을 결합한 방식으로 정교하게 튜닝된 이 모델은 차량 환경에서 요구되는 높은 정확성과 안정성을 충족하도록 설계되었습니다. 이러한 학습 구조는 hallucination 발생을 최소화하여, 안전성과 신뢰성이 중요한 차량 내 AI 시스템에서도 안정적으로 동작할 수 있는 성능을 제공합니다.
Lane-Level Navigation
내비게이션은 사용자가 차량에 탑승하는 순간부터 목적지에 도달할 때까지,
주변 환경과 주행 상황을 실시간으로 인지해 필요한 정보를 자연스럽고 끊김 없이 전달합니다.
텍스트 검색과 터치 조작은 물론, Gleo AI와의 연동을 통해 음성으로 목적지를 설정하고 다양한 정보를 확인할 수 있어
누구나 직관적으로 사용할 수 있습니다.
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Optimizing Mobility
with Fleet AI
