안녕하세요, Tom입니다. 언어 학습 앱 Praktika가 GPT-4.1과 GPT-5.2를 활용한 멀티 에이전트 튜터링 시스템을 공개했습니다. 단순한 챗봇이 아닌, 실제 인간 튜터처럼 학습자의 상황에 맞춰 실시간으로 수업을 조정하는 AI입니다. ## 왜 Praktika를 만들었나 Praktika의 세 창업자는 모두 이민자 가정 출신입니다. 새로운 나라에서 영어는 학교, 직장, 일상생활 모든 곳에서 필수였죠. > "영어 학습은 단순한 소통이 아니었습니다. 국제적인 일과 커리어 성장의 문을 열어주었죠." - Adam Turaev 문제는 기존 언어 교육이었습니다. 수년간 공부해도 읽기와 쓰기는 유창해지지만, 실제 대화에서는 자신감이 없었습니다. 교실 학습과 실전 유창성 사이의 간극이 너무 컸죠. ## 멀티 에이전트 아키텍처 Praktika는 세 개의 전문화된 에이전트가 협력하는 구조입니다: ### 1. Lesson Agent (GPT-5.2) 학습자와 직접 대화하는 메인 튜터입니다. 튜터 성격, 수업 맥락, 학습자 목표, 최근 대화를 종합해서 자연스럽고 즉흥적인 수업을 진행합니다. 이게 핵심입니다. 단순히 대본을 읽는 게 아니라, 학습자의 반응에 따라 실시간으로 수업을 조정합니다. ### 2. Student Progress Agent (GPT-5.2) 백그라운드에서 계속 실행되며 학습자의 언어 수행을 추적합니다: - 유창성 - 정확성 - 어휘 사용 - 반복되는 실수 이 데이터가 Lesson Agent의 실시간 행동과 장기 학습 전략에 모두 반영됩니다. ### 3. Learning Planning Agent (GPT-5 Pro) 장기적인 학습 진행을 설계합니다. Student Progress Agent의 인사이트를 바탕으로: - 다음에 무엇을 배울지 - 어떤 순서로 스킬을 쌓을지 - 어떤 활동이 가장 효과적일지 를 결정합니다. ## 실시간 메모리 시스템 세 에이전트 모두 지속적인 메모리 레이어를 공유합니다. 학습자 목표, 선호도, 과거 실수를 저장하죠. 예시: - 학습자가 "비즈니스 영어"를 목표로 설정 - Lesson Agent는 비즈니스 상황 대화를 더 자주 생성 - Progress Agent는 비즈니스 어휘 사용을 추적 - Planning Agent는 비즈니스 커리큘럼을 우선순위에 배치 ## 제 생각 Praktika의 멀티 에이전트 구조는 AI 튜터링의 미래를 보여줍니다. 단일 모델이 모든 걸 하는 게 아니라, 전문화된 에이전트들이 협력하는 거죠. 이 구조의 장점: - 각 에이전트가 특정 역할에 최적화 - 실시간 피드백과 장기 계획의 분리 - 메모리 공유로 일관된 학습 경험 제공 단점: - 구현 복잡도가 높음 - 토큰 비용이 단일 모델보다 많을 수 있음 - 에이전트 간 조율이 필요 ## 마무리 Praktika는 멀티 에이전트 아키텍처가 실제 서비스에서 어떻게 작동하는지 보여주는 좋은 예시입니다. 특히 실시간 메모리 시스템과 에이전트 간 협력 메커니즘이 인상적입니다. 우리도 AI 서비스를 만들 때, 단일 모델에 모든 걸 맡기는 대신 여러 전문 에이전트로 분리하는 걸 고려해보세요. 훨씬 더 정교한 서비스가 가능합니다. --- 공식 사이트: [praktika.ai](https://praktika.ai)

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