지난 몇 년 동안 인공지능의 가장 중요한 진전은 무엇보다도 한 가지 기술에 의해 주도되었습니다:
대규모 언어 모델(LLM).
GPT와 Claude에서 Gemini, Qwen, DeepSeek, Grok에 이르기까지, 프런티어 모델들은 추론, 코드 작성, 정보 분석, 콘텐츠 생성, 소프트웨어 상호작용 능력을 빠르게 개선해 왔습니다.
하지만 더 중요한 질문이 떠오르고 있습니다: AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 실제로 복잡한 작업을 자율적으로 완료할 수 있는가? 이 질문은 AI 산업 전체의 방향을 바꾸고 있습니다.
AI의 다음 단계는 점점 두 가지 주요 기술 방향에 의해 형성되고 있습니다:
- LLM 에이전트와 월드 모델
- LLM 에이전트는 추론, 계획, 도구 사용, 행동에 집중합니다.
월드 모델은 환경 이해, 결과 예측, 다음에 일어날 일을 시뮬레이션하는 데 집중합니다.
이들은 반드시 경쟁적인 접근은 아닙니다.
사실, 이것들은 동일한 지능 시스템의 상호 보완적 구성 요소가 될 수 있습니다: LLM + 에이전트 + 월드 모델 + 메모리 + 도구 + 환경. 이 진화는 CometAPI와 같은 AI 인프라 플랫폼에 중요한 기회를 창출합니다.
CometAPI는 AI 모델을 위한 통합 API 레이어를 넘어, 다양한 형태의 기계 지능을 연결하는 인프라 레이어로 점차 발전할 수 있습니다.
LLM에서 에이전트로: AI는 답변에서 행동으로 나아가고 있다
초기의 LLM 애플리케이션은 상대적으로 단순했습니다:
User
↓
Prompt
↓
LLM
↓
Answer
사용자가 질문을 하면 모델이 응답을 생성합니다.
이는 많은 지식 작업에 대해 매우 잘 작동합니다.
하지만 현실 세계의 문제는 드물게 단일 단계의 질문입니다.
예를 들어 다음과 같은 요청을 고려해 보세요:
“미국의 AI API 시장을 분석하고 go-to-market 전략을 만들어라.”
이것은 진정한 질문이 아닙니다.
이것은 작업입니다.
이를 완료하려면 다음이 필요할 수 있습니다:
Understand the objective
↓
Search the web
↓
Collect competitors
↓
Analyze market data
↓
Organize information
↓
Develop hypotheses
↓
Create a strategy
↓
Evaluate the result
↓
Revise the strategy
이는 기본 상호작용 모델을 다음에서:
프롬프트 → 답변
다음으로 바꿉니다:
목표 → 추론 → 계획 → 실행 → 관찰 → 평가 → 반복
이것이 LLM 에이전트의 기반입니다.
LLM은 여전히 추론 엔진이지만, 더 이상 텍스트 생성만을 책임지지 않습니다.
LLM은 다음을 책임지게 됩니다:
- 목표 이해
- 복잡한 작업 분해
- 계획 수립
- 도구 선택
- API 호출
- 웹 브라우징
- 코드 작성 및 실행
- 결과 평가
- 계획 수정
- 장기 실행 워크플로우 완료
이 의미에서, 에이전트는 전환을 의미합니다:
언어 생성기로서의 LLM에서 범용 작업 실행자로서의 LLM으로.
에이전트의 핵심은 닫힌 루프다
진정한 에이전트는 도구 호출이 가능한 모델 이상입니다.
완전한 에이전트 루프는 다음과 더 유사합니다:
Goal
↓
Reasoning
↓
Planning
↓
Tool Selection
↓
Action
↓
Observation
↓
Evaluation
↓
Re-planning
↓
Action
↓
...
코딩 에이전트를 생각해 보세요.
사용자가 말합니다:
“이 프로젝트의 결제 문제를 고쳐라.”
에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:
Analyze the codebase
↓
Locate the bug
↓
Read logs
↓
Modify code
↓
Run tests
↓
Discover another issue
↓
Modify code again
↓
Run tests
↓
Commit the changes
중요한 돌파구는 모델이 단순히 질문에 더 잘 답하게 되는 것이 아닙니다.
바로:
AI가 시간 차원을 획득한다는 점입니다.
전통적인 LLM 상호작용은 몇 초 또는 몇 분에 걸쳐 지속될 수 있습니다.
에이전트 워크플로우는 다음과 같이 지속될 수 있습니다:
- 30분
- 몇 시간
- 며칠
- 궁극적으로는 잠재적으로 몇 주 이상
이는 우리가 AI 시스템을 평가하는 방식을 변화시킵니다.
추론과 코딩 점수와 같은 전통적인 벤치마크는 유용하게 남을 것입니다.
하지만 점점 더 중요한 지표는 다음이 될 수 있습니다:
작업 완료율 × 작업 지평
다시 말해:
시스템이 얼마나 자주 성공하는가, 그리고 얼마나 오래 성공적으로 일을 계속할 수 있는가?
이는 단순한 벤치마크 점수보다 AGI에 대한 진전을 더 의미 있게 측정하는 기준이 될 수 있습니다.
하지만 근본적인 문제: 에이전트가 실제로 세계를 이해하는가?
여기서 월드 모델이 중요해집니다.
다음과 같은 지시를 로봇에게 내린다고 상상해 보세요:
“테이블 위에 있는 컵을 캐비닛에 넣어라.”
LLM 에이전트는 그럴듯한 계획을 생성할 수 있습니다:
1. Locate the cup
2. Move toward the cup
3. Grasp the cup
4. Locate the cabinet
5. Move toward the cabinet
6. Place the cup inside
언어와 작업 계획의 관점에서 보면, 이는 그럴듯해 보입니다.
하지만 물리적 세계는 훨씬 더 복잡합니다.
로봇은 다음을 이해해야 합니다:
- 컵의 3D 위치
- 컵의 방향
- 컵의 무게
- 로봇의 궤적
- 마찰
- 충돌 제약
- 테이블의 기하
- 캐비닛의 위치
- 최적의 파지 지점
- 다양한 행동의 결과
로봇이 그럴듯해 보이는 첫 번째 행동만 수행하면 쉽게 실패할 수 있습니다.
로봇은 환경과 그 동역학에 대한 내부 표현이 필요합니다.
다음 질문에 답해야 합니다:
“이 행동을 수행하면 다음에 무엇이 일어날까?”
그것이 월드 모델의 핵심 문제입니다.
월드 모델: 세계를 이해하는 것에서 예측하는 것으로
월드 모델은 대략 다음과 같이 이해할 수 있습니다:
현재 상태와 행동에 기반해 세계가 어떻게 변화하는지를 예측하는 모델.
개념적으로:
Current State + Action
↓
World Model
↓
Future State
예를 들어:
Robot grasps cup
↓
World Model
↓
Prediction:
The cup may fall
다른 파지를 시도합니다:
Robot approaches from the right
↓
World Model
↓
Prediction:
Higher probability of success
시스템은 더 이상 단순히:
생각 → 행동 → 무슨 일이 일어났는지 보기
가 아닙니다.
대신 다음이 될 수 있습니다:
생각 → 시뮬레이션 → 가능한 미래 비교 → 선택 → 행동.
이는 큰 변화입니다.
Without a World Model
Think
↓
Act
↓
Observe
↓
Correct
With a World Model
Think
↓
Imagine
↓
Simulate
↓
Compare futures
↓
Choose
↓
Act
↓
Observe
↓
Update
이 능력은 특히 다음에 중요합니다:
- 로보틱스
- 자율주행
- 게임
- 비디오 생성
- 물리적 AI
- 시뮬레이션
- 현실 세계 에이전트
LLM 에이전트와 월드 모델은 상호 보완적이다
LLM 에이전트와 월드 모델을 경쟁적 접근으로 보는 유혹이 있습니다.
더 유용한 프레임워크는 다음과 같습니다:
에이전트는 무엇을 할지 결정합니다. 월드 모델은 그것을 했을 때 무엇이 일어날지 예측합니다.
단순화된 비교는 다음과 같습니다:
| 역량 | LLM 에이전트 | 월드 모델 |
|---|---|---|
| 목표 이해 | 강함 | 보조 |
| 언어 | 강함 | 핵심 아님 |
| 추론 | 강함 | 부분적 |
| 작업 계획 | 강함 | 보조 |
| 도구 사용 | 강함 | 핵심 아님 |
| 환경 이해 | 제한적 | 강함 |
| 세계 동역학 | 제한적 | 강함 |
| 미래 예측 | 제한적 | 핵심 역량 |
| 물리 시뮬레이션 | 제한적 | 핵심 역량 |
| 의사결정 | 강함 | 예측 제공 |
| 장기 학습 | 개선 필요 | 중요한 기반 |
보다 완전한 지능 시스템은 다음과 같이 보일 수 있습니다:
Goal
↓
LLM Agent
↓
Planning
↓
┌────────┴────────┐
↓ ↓
Action World Model
↓ ↓
Environment ← Prediction
↓
Observation
↓
Memory
↓
Agent
이는 완전한 지능 루프에 훨씬 가깝습니다.
에이전트와 월드 모델은 서로를 개선할 수도 있다
또 다른 중요한 관계가 있습니다.
에이전트는 경험을 생성할 수 있고, 월드 모델은 그 경험으로부터 학습할 수 있습니다.
예를 들어:
State₁
↓
Action₁
↓
State₂
↓
Action₂
↓
State₃
이는 다음과 같은 궤적을 생성합니다:
상태 → 행동 → 다음 상태
이러한 궤적의 대량은 월드 모델이 학습하는 데 도움이 됩니다:
“다양한 행동이 수행될 때 환경은 어떻게 변하는가?”
월드 모델은 그 다음 에이전트가 다음 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다:
“어떤 행동이 원하는 결과를 낼 가능성이 가장 높은가?”
이는 긍정적 피드백 루프를 만듭니다:
Agent
↓
Action
↓
Environment
↓
Experience
↓
World Model
↓
Prediction
↓
Better Planning
↓
Better Agent
↺
장기적으로 에이전트와 월드 모델은 별도의 시스템으로 남지 않을 수 있습니다.
그들은 하나의 지속적으로 개선되는 지능 아키텍처의 일부가 될 수 있습니다.
왜 비디오 모델이 월드 모델로 가는 중요한 경로가 될 수 있는가
가장 흥미로운 발전 중 하나는 비디오 생성과 비디오 예측의 빠른 진전입니다.
전통적인 비디오 생성은 다음을 묻습니다:
“이 프롬프트가 주어졌을 때, 모델은 현실적인 비디오를 생성할 수 있는가?”
하지만 더 강력한 모델은 시각적 외양 그 이상의 것을 학습해야 합니다.
모델은 다음을 이해해야 합니다:
Objects
↓
Movement
↓
Interaction
↓
Physics
↓
Future State
테이블에서 굴러 떨어지는 공을 생각해 보세요.
사건을 진정으로 이해하는 모델은 단지 시각적으로 그럴듯한 시퀀스를 생성하는 것 이상을 해야 합니다.
모델은 다음을 이해해야 합니다:
- 왜 공이 움직이는지
- 테이블의 경사가 어떻게 영향을 미치는지
- 속도가 어떻게 변하는지
- 충돌 이후 무엇이 일어나는지
- 공이 다음에 어디에 있을지
이는 잠재적 진화를 시사합니다:
비디오 생성 → 비디오 예측 → 월드 모델
이는 AI 경쟁의 미래가 텍스트 기반 LLM을 훨씬 넘어 확장될 수 있는 한 가지 이유입니다.
경쟁은 점점 다음을 포함합니다:
- 비디오
- 3D
- 로보틱스
- 시뮬레이션
- 물리
- 공간 지능
CometAPI는 어디에 위치하는가?
CometAPI를 단순히 다음으로 본다면:
“많은 LLM API에 접근을 제공하는 플랫폼.”
그 정의는 너무 좁습니다.
더 큰 기회는 다음과 같습니다:
AI 모델 인프라로서의 CometAPI.
오늘날 개발자는 다음을 통합해야 할 수 있습니다:
GPT API
Claude API
Gemini API
Qwen API
DeepSeek API
Grok API
Image API
Video API
Audio API
각 제공자는 서로 다른 다음을 가질 수 있습니다:
- API
- SDK
- 인증
- 가격
- 컨텍스트 제한
- 모델 ID
- 레이트 리밋
- 응답 포맷
- 결제 시스템
이는 상당한 인프라 오버헤드를 만듭니다.
CometAPI는 그 복잡성을 추상화할 수 있습니다:
AI Application
↓
CometAPI
↓
┌─────────────────┼─────────────────┐
↓ ↓ ↓
LLM Agent World Model
↓ ↓ ↓
GPT / Claude Coding Agent Video Model
Gemini / Qwen Research Agent 3D Model
DeepSeek / Grok Browser Agent Robotics
이 시점에서 CometAPI는 API 애그리게이터에서 AI 모델 게이트웨이로, 궁극적으로 AI 인텔리전스 인프라로 진화합니다.
에이전트 시대에는 모델 라우팅의 가치가 훨씬 커진다
전통적인 애플리케이션은 단 하나의 모델만 필요할 수 있습니다.
에이전트는 다릅니다.
하나의 에이전트가 여러 모델을 필요로 할 수 있습니다.
리서치 에이전트를 생각해 보세요:
User Task
↓
Planner
↓
Reasoning Model
↓
Search
↓
Vision Model
↓
Coding Model
↓
Summarization Model
↓
Final Answer
각 모델이 다른 제공자로부터 온다면, 개발자는 많은 양의 인프라를 관리해야 합니다.
이것은 다음에 대한 큰 기회를 만듭니다:
모델 라우팅.
예를 들어, 개발자는 다음을 보낼 수 있습니다:
{
"task": "research",
"budget": 1.5,
"latency": "fast",
"quality": "high"
}
CometAPI는 다음에 기반하여 적절한 모델을 선택할 수 있습니다:
- 작업 유형
- 비용
- 지연 시간
- 품질
- 컨텍스트 요구사항
- 가용성
- 모델 능력
아키텍처는 다음과 같이 됩니다:
Agent
↓
CometAPI Router
↓
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
GPT Claude Gemini
↓ ↓ ↓
Qwen DeepSeek Grok
이는 API 통합을 넘어서는 단계입니다.
플랫폼은 훨씬 더 가치 있는 질문에 답하고 있습니다:
이 작업을 위해 에이전트는 어떤 지능을 사용해야 하는가?
월드 모델 API는 다음 확장 레이어가 될 수 있다
AI 모델이 LLM에서 월드 모델로 확장함에 따라, 모델 생태계 자체가 변화할 것입니다.
오늘날, 모델 카탈로그는 다음과 같을 수 있습니다:
Models
├── Chat
├── Image
├── Video
└── Audio
내일은 다음과 같아질 수 있습니다:
Models
├── Language
│ ├── Reasoning
│ ├── Coding
│ └── Agent
│
├── Perception
│ ├── Vision
│ ├── Audio
│ └── Multimodal
│
├── World Model
│ ├── Video World Model
│ ├── 3D World Model
│ ├── Physics Model
│ └── Robotics Model
│
└── Generation
├── Image
├── Video
├── Audio
└── 3D
그 시점에서 CometAPI는 더 이상 단순한:
“LLM API 마켓플레이스.”
가 아닙니다.
CometAPI는 다양한 형태의 AI 지능에 접근하기 위한 통합 인프라 레이어가 됩니다.
에이전트 + 월드 모델 + CometAPI 미래의 아키텍처
미래의 AI 애플리케이션은 다음과 같을 수 있습니다:
AI Application
│
↓
Agent Runtime
│
↓
┌───────────┐
│ CometAPI │
└─────┬─────┘
│
┌──────────────────┼──────────────────┐
↓ ↓ ↓
Reasoning Perception World Model
│ │ │
GPT / Claude Vision / Audio Video / 3D
Gemini / Qwen Multimodal Robotics
│ │ │
└──────────────────┼──────────────────┘
↓
Action
↓
Environment
↓
Observation
↓
Memory
↓
Agent Runtime
CometAPI는 모든 모델을 직접 훈련할 필요가 없습니다.
CometAPI의 핵심 책임은 다른 문제를 해결하는 것입니다:
개발자가 간단하고 신뢰할 수 있는 인터페이스를 통해 전체 AI 모델 생태계에 어떻게 접근할 수 있는가?
이는 CometAPI의 제품 포지셔닝을 바꾼다
많은 AI API 플랫폼은 주로 다음에서 경쟁합니다:
“얼마나 많은 모델을 지원하는가?”
이는 유용하지만, 상대적으로 쉽게 복제할 수 있습니다.
더 가치 있는 질문은 다음입니다:
우리가 에이전트가 완수해야 하는 작업에 적합한 지능에 접근하도록 도울 수 있는가?
이는 더 광범위한 진화를 시사합니다.
Phase 1
Unified AI API
One API for multiple models.
↓
Phase 2
AI Model Gateway
Unified:
- Models
- Billing
- Authentication
- Monitoring
- Routing
↓
Phase 3
AI Agent Infrastructure
Unified access to:
- LLMs
- Vision
- Coding
- Search
- Tools
- Memory
- Routing
- Evaluation
↓
Phase 4
AI Intelligence Infrastructure
Unified access to:
- LLMs
- Agent Models
- World Models
- Video Models
- Robotics Models
- Simulation Models
장기 제품 비전은 다음으로 요약될 수 있습니다:
하나의 API. 모든 지능.
모델 인텔리전스, 라우팅, 평가가 진정한 해자가 된다
CometAPI는 반드시 더 많은 모델을 추가하는 데만 집중할 필요는 없습니다.
세 가지 능력이 훨씬 더 가치 있게 될 수 있습니다.
모델 인텔리전스
알기: 어떤 모델이 어떤 작업에 가장 적합한가?
예를 들어:
Coding → Claude / GPT / Qwen
Reasoning → GPT / Gemini / DeepSeek
Image → Model A
Video → Model B
Voice → Model C
World Simulation → Model D
이 정보는 모델 인텔리전스 레이어로 구조화될 수 있습니다.
모델 라우팅
알기: 지금 바로 어떤 모델을 호출해야 하는가?
라우터는 단순한 벤치마크 점수 이상의 것을 고려해야 합니다:
- 비용
- 지연 시간
- 성공률
- 신뢰성
- 컨텍스트
- 도구 사용 능력
- 현재 가용성
이는 지능형 모델 라우팅이 됩니다.
모델 평가
알기: 이 모델이 실제로 내 작업에 적합한가?
CometAPI는 평가 레이어를 구축할 수 있습니다:
Model
↓
Benchmark
↓
Real-world Task
↓
Agent Evaluation
↓
Latency
↓
Cost
↓
Reliability
↓
Recommendation
그렇다면 플랫폼은 모델 디렉토리 그 이상이 됩니다.
플랫폼은 다음이 됩니다:
모델 의사결정 시스템.
이는 또한 큰 SEO와 GEO 기회를 창출한다
새로운 모델의 지속적 출시가 영구적인 발견 사이클을 만듭니다.
검색 수요는 다음을 포함할 수 있습니다:
- GPT API
- Claude API
- Gemini API
- 최고의 코딩 모델
- 최고의 에이전트 모델
- 최고의 추론 모델
- 최고의 오픈 소스 모델
- 최고의 비디오 모델
- 최고의 월드 모델
- GPT vs Claude
- Claude vs Gemini
- DeepSeek vs Qwen
각 모델 페이지는 다음에서 진화할 수 있습니다:
모델 + 가격 + API 문서
다음으로:
Model Overview
↓
Capabilities
↓
Benchmarks
↓
Agent Performance
↓
World Model Capability
↓
Latency
↓
Pricing
↓
Use Cases
↓
Alternatives
↓
Comparison
↓
API
이는 방대한 AI 모델 지식 그래프를 만듭니다.
더 중요하게는, 각 모델 출시가 콘텐츠 라이프사이클을 생성합니다:
사전 공개 → 출시 → 벤치마크 → 비교 → 채택
이는 강력한 성장 플라이휠이 될 수 있습니다.
2026–2028: AI 경쟁은 모델 인텔리전스에서 시스템 인텔리전스로 이동할 수 있다
향후 몇 년은 “최고의 모델”이 무엇을 의미하는지를 바꿀 수 있습니다.
질문은 점차 “어떤 모델이 가장 높은 벤치마크 점수를 갖는가?”에서 “어떤 AI 시스템이 가장 오랜 기간 동안 현실 세계의 작업을 신뢰성 있게 완료할 수 있는가?”로 이동할 수 있습니다.
가능한 진화는 다음과 같습니다:
2024–2025
LLM
↓
Reasoning
2025–2026
LLM
↓
Agent
↓
Tool Use
↓
Computer Use
2026–2027
Agent
+
Memory
+
Multimodal
+
World Model
2027–2028+
World Model
+
Agent
+
Planning
+
Long-term Memory
+
Real-world Action
여기서 AI는 우리가 전통적으로 일반 지능이라고 부르는 것에 훨씬 더 가까워 보이기 시작합니다.
AGI는 모델이 아닐 수 있다. AGI는 닫힌 루프일 수 있다.
이는 AI의 미래를 이해하는 데 있어 가장 중요한 아이디어 중 하나일 수 있습니다.
AGI는 단순히 “극도로 큰 LLM 하나를 훈련한다”는 의미가 아닐 수 있습니다.
대신 완전한 지능 루프를 구축하는 것을 의미할 수 있습니다:
Goal
↓
Intelligence
↓
World Model
↓
Planning
↓
Action
↓
World
↓
Observation
↓
Memory
↓
Learning
↓
Intelligence
↺
이러한 시스템에서:
- LLM은 언어, 지식, 추상화, 추론을 제공합니다.
- 에이전트는 목표 기반 계획과 행동을 제공합니다.
- 월드 모델은 환경의 내부 시뮬레이션을 제공합니다.
- 메모리는 축적된 경험을 제공합니다.
- 도구, API, 로봇은 행동 능력을 제공합니다.
그리고 CometAPI는 다양한 지능 모델을 연결하는 인프라가 될 수 있습니다.
더 큰 기회: API 게이트웨이에서 인텔리전스 게이트웨이로
이는 아마도 CometAPI에 대한 가장 중요한 전략적 기회입니다.
오늘: “GPT, Claude, Gemini, 그리고 수백 개의 AI 모델에 접근하게 해줘.”
내일: “내 에이전트가 작업을 완료하는 데 필요한 어떤 지능이든 제공해줘.”
이 두 문장은 비슷하게 들리지만, 매우 다른 사업을 의미합니다.
첫 번째는 다음을 판매합니다:
- API 접근.
- 두 번째는 다음을 판매합니다:
- 인텔리전스 인프라.
따라서 경쟁 구도는 다음과 같이 진화합니다:
Model Count
↓
Model Availability
↓
Unified API
↓
Routing
↓
Evaluation
↓
Agent Infrastructure
↓
World Model Infrastructure
↓
AI Intelligence Infrastructure
결론
LLM 에이전트와 월드 모델은 반드시 AI에 대한 두 가지 경쟁 접근이 아닙니다.
이들은 동일한 일반 지능 아키텍처의 두 가지 근본 구성 요소가 될 수 있습니다.
LLM 에이전트는 무엇을 사고할지, 무엇을 계획할지, 무엇을 할지를 결정합니다.
월드 모델은 그 행동이 수행될 때 무엇이 일어날지를 예측하는 데 도움을 줍니다.
함께, 이들은 훨씬 더 강력한 루프를 가능하게 합니다:
목표를 이해 → 가능한 미래를 시뮬레이션 → 계획 수립 → 행동 → 결과 관찰 → 학습 → 다시 행동.
이는 단순히 프롬프트에 대한 답변을 생성하는 것과는 근본적으로 다른 형태의 AI입니다.
그리고 여기에 CometAPI가 진화할 기회가 있습니다.
오늘, CometAPI는 개발자가 하나의 API를 통해 여러 LLM에 접근하도록 도울 수 있습니다.
내일, CometAPI는 에이전트가 각 작업에 대해 적절한 추론 모델, 코딩 모델, 비전 모델, 비디오 모델, 그리고 궁극적으로 월드 모델을 동적으로 선택하도록 도울 수 있습니다.
더 미래에는, CometAPI는 다음을 연결하는 인프라 레이어가 될 수 있습니다:
LLM + 에이전트 + 월드 모델 + 멀티모달 모델 + 로보틱스 + 시뮬레이션.
따라서 차세대 AI 인프라는 “LLM에 어디서 접근할 수 있는가?”라는 질문으로 정의되지 않을 수 있습니다.
대신, 질문은 다음이 될 수 있습니다: “내 에이전트가 세계를 이해하고 행동하는 데 필요한 지능을 어디서 얻을 수 있는가?”
바로 그 지점에서 LLM 에이전트, 월드 모델, CometAPI가 궁극적으로 수렴합니다. 하나의 API. 모든 지능.