솔트룩스, 구버를 AI 에이전트 제작 플랫폼으로 확장한다

• 솔트룩스가 생성형 AI 서비스 구버를 “AI 에이전트 제작·배포 플랫폼”으로 키우겠다고 발표함

  • 28일 서울 강남 GS타워에서 연례 행사 SAC 2026을 열고 고도화 전략을 공개
  • 비전은 “1000만 명을 위한 1000만 개 에이전트 서비스”
  • 올해 말까지 구버 안에서 100만 개 AI 에이전트가 생성될 것으로 전망

• 구버는 이미 단순 데모 서비스 수준은 넘어선 상태임

  • 정식 출시 3개월 만에 글로벌 이용자 100만 명을 돌파
  • 현재 약 10만 개 에이전트가 활동 중
  • 출시 이후 약 1년 동안 120만 건의 콘텐츠와 170만 건의 질문 데이터를 축적

• 구버가 제공하는 기능은 “검색 + 리서치 + 생성 + 상담”을 한 플랫폼에 묶는 쪽임

  • 출처 기반 AI 검색과 딥리서치를 제공
  • 리포트와 슬라이드 자동 생성, 미디어 생성도 포함
  • AI 상담 캐릭터 챗까지 들어가 있어 개인용 생산성 도구와 기업용 업무 도구 사이를 노리는 느낌

• 이번 고도화의 핵심은 노코드 에이전트 제작임

  • 사용자는 코딩 없이 지식, 도구, 성격, 실행 지침을 설정할 수 있음
  • 개인 비서, 번역가, 마케터, 학업 도우미 같은 맞춤형 에이전트를 만들 수 있다는 설명
  • 만든 에이전트를 다른 이용자와 공유하고, 다른 사람이 다시 수정해 활용하는 구조도 마련됨

• 솔트룩스는 구버를 단일 생성형 AI 서비스가 아니라 이용자 참여형 생태계로 확장하려는 중임

  • 에이전트 수가 늘수록 사용자가 만든 설정과 사용 패턴이 플랫폼 자산이 됨
  • 반대로 품질 관리, 중복 에이전트 정리, 보안 설정 같은 플랫폼 운영 난이도도 같이 올라갈 수밖에 없음

• 같이 공개한 온톨로지 파운드리도 꽤 중요한 포인트임

  • 온톨로지 파운드리는 기업과 기관 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 구조로 바꾸는 기술
  • 자체 거대언어모델(LLM) 루시아와 데이터 의미·관계 구조화 기술을 결합
  • 목표는 AI가 단순 답변 생성을 넘어 지식 간 관계를 이해하고 추론·계획까지 하게 만드는 것

• 이경일 대표는 “LLM만으로는 한계가 있다”고 봄

  • 추론하고 계획하는 AI 시대에는 언어모델의 생성 능력만으로 부족하다는 주장
  • 솔트룩스는 뉴로심볼릭 AI, 그러니까 신경망 기반 AI와 기호적 지식 구조를 결합하는 방향을 해법으로 내세움

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기술 맥락

• 솔트룩스가 고른 방향은 그냥 챗봇을 더 똑똑하게 만드는 게 아니에요. 사용자가 직접 역할, 지식, 도구, 실행 지침을 조합해서 에이전트를 만들게 하는 플랫폼 전략이에요. 이렇게 해야 하나의 서비스가 아니라 여러 업무 흐름으로 확장될 수 있거든요.

• 온톨로지를 같이 꺼낸 이유도 여기 있어요. 기업 데이터는 문서가 많다고 바로 쓸 수 있는 게 아니에요. 데이터 사이의 관계, 용어의 의미, 업무 규칙이 정리돼 있어야 AI가 엉뚱한 답을 덜 하고 계획도 세울 수 있어요.

• LLM만으로 부족하다는 말은 모델이 나쁘다는 뜻이 아니에요. 언어모델은 자연어 생성에는 강하지만, 기업 내부 지식처럼 관계가 중요한 데이터에서는 구조화된 맥락이 필요해요. 그래서 루시아 같은 모델에 온톨로지 기반 지식 구조를 붙이려는 거예요.

• 개발자 관점에선 에이전트 플랫폼의 진짜 난이도가 UI보다 연결부에 있어요. 어떤 도구를 호출할 수 있는지, 권한을 어떻게 제한하는지, 생성된 결과를 어떻게 검증하는지가 실제 업무 적용의 핵심이에요.