[ JBo Multi-Orchestration Engine ]
JBo 멀티 오케스트레이션 엔진프론티어급 다중 모델, 하나의 지능으로
JBo-AI는 단일 모델이 아닙니다. 5개 이상의 특화 모델이 다층 병합 구조로 연결되어 실시간으로 교차검증하고 역할을 나누는 다모델 융합 AI — 우리는 모델을 만드는 대신, 모델들을 지휘하는 기술을 만듭니다.
- 실시간 교차검증
- 영속 프로젝트 기억
- 모달리티 연속 작업
[ Why Orchestration ]
단일 모델의 구조적 한계
트랜스포머 단일 모델은 아무리 커져도 같은 벽에 부딪힙니다. 문제는 성능이 아니라 구조입니다.
유한한 컨텍스트 윈도우
세션이 길어질수록 초반 맥락이 밀려나며 응답 품질은 떨어지고, 매 턴 처리해야 할 토큰은 계속 늘어납니다.
세션이 끝나면 기억도 끝
창을 닫는 순간 어제의 논의, 합의된 결정, 다듬어 온 코드 맥락이 사라집니다. 다음 세션은 남이 된 AI와 다시 시작합니다.
모델을 바꾸면 처음부터
더 나은 모델이 나와도 갈아타는 순간 프로젝트 이해도는 0으로 리셋됩니다. 도구는 발전하는데 맥락은 이사를 못 갑니다.
우상향하는 재주입 비용
끊긴 맥락을 살리려 대화 전체를 다시 밀어 넣을수록, 토큰 비용은 세션 길이에 비례해 가팔라집니다.
세션 길이 대비 비용 곡선
상대 비용 지수(시작 시점 = 10) · 세션 누적 턴 기준
- 단일 모델 · 전체 맥락 재주입
- JBo-AI · 오케스트레이션 선별 주입
데이터 표로 보기
| 누적 턴 | 단일 모델 (지수) | JBo-AI (지수) |
|---|---|---|
| 0 | 10 | 10 |
| 15 | 14 | 12 |
| 30 | 20 | 13.5 |
| 45 | 28 | 14.5 |
| 60 | 39 | 15.2 |
| 75 | 53 | 15.8 |
| 90 | 70 | 16.2 |
| 105 | 90 | 16.5 |
| 120 | 113 | 16.8 |
[ The Orchestration Layer ]
오케스트레이션 계층이 벽을 걷어낸다
모델 위에 한 층을 더 얹는 순간, 단일 모델의 네 가지 한계는 더 이상 사용자의 문제가 아닙니다.
다층 병합 구조
엔진이 작업을 해석해 각 단계를 가장 잘하는 특화 모델에 배분합니다. 모델들은 실시간으로 소통하며 서로의 출력을 교차검증하고 — 한 모델의 실수와 편향이 최종 답까지 살아남지 못합니다.
세션 밖의 영속 기억
자체 RAG 하네스가 JBM 지식저장소와 상시 연동됩니다. 대화에서 태어난 결정·코드·문서가 세션이 닫힌 뒤에도 프로젝트의 지식으로 남습니다.
즉시 이어서 작업
세션을 다시 열든, 더 나은 모델로 교체하든 — 엔진이 JBM에서 프로젝트 상태를 즉시 로드해 멈춘 지점부터 이어갑니다. 모델은 부품처럼 갈아 끼우고, 프로젝트는 계속됩니다.
평탄한 비용 곡선
대화 전체를 다시 밀어 넣는 대신, 지금 단계에 필요한 맥락만 선별해 주입합니다. 짧은 세션과 긴 세션의 비용 구조가 같아집니다.
[ One Context, Every Modality ]
모드를 바꿔도, 작업은 이어진다
멀티턴 세션 안에서 텍스트·코딩·이미지·영상·3D 생성이 하나의 작업 맥락으로 흐릅니다. 모드를 전환해도 프로젝트는 끊기지 않습니다.
텍스트 · 리서치
기획, 장문 분석, 웹 리서치. 프로젝트의 언어적 뼈대를 세웁니다.
코딩
설계부터 구현·리뷰까지. 앞선 대화에서 합의된 스펙이 그대로 코드의 맥락이 됩니다.
이미지
문서와 코드가 정의한 프로젝트의 톤 그대로 시각 자산을 생성합니다.
영상 · 3D
같은 세션의 산출물을 이어받아 영상과 3D 에셋으로 확장합니다.
기획 노트API 코드히어로 이미지런치 영상
전부 같은 세션, 같은 프로젝트 맥락에서 이어집니다.
[ Architecture ]
아키텍처 단면
사용자와 모델 사이에 오케스트레이션 계층이 있고, 그 옆에 기억이 있습니다.
Layer 1 — 사용자
워크스테이션 세션
사용자는 모델이 아니라 작업과 대화합니다. 멀티턴 세션·모드 전환· 작업그룹이 하나의 프로젝트로 묶입니다.
- 멀티턴 세션
- 모드 전환
- 작업그룹
Layer 2 — 오케스트레이션
JBo 오케스트레이션 엔진
요청을 해석해 최적 모델로 라우팅하고, 결과를 교차검증·병합하며, 툴체인을 지휘합니다. RAG 하네스는 매 턴 필요한 맥락만 선별해 주입합니다.
- 지능형 라우팅
- 교차검증 · 병합
- 툴체인
- RAG 하네스
Layer 3 — 모델
특화 모델 풀
프론티어급 특화 모델 5개 이상이 상시 연결됩니다. 각자 가장 잘하는 일만 맡고, 언제든 더 나은 모델로 교체됩니다.
- 범용 추론
- 코딩
- 비전
- 이미지
- 영상
- 3D
Layer 3 — 기억
JBM 지식저장소
프로젝트 상태·노트·벡터 인덱스가 유저 소유로 영속 저장됩니다. 엔진은 여기서 기억을 읽고 씁니다.
- 프로젝트 상태
- 노트
- 벡터 인덱스
[ By the Numbers ]
숫자로 보는 JBo-AI
최대 62%
컨텍스트 재주입 대비 토큰 절감
4종
한 세션에서 이어지는 모달리티
5+
상시 연결된 특화 모델
무기한
JBM에 보존되는 프로젝트 기억
* 내부 벤치마크 기준 — 장기 멀티턴 세션 시뮬레이션에서 전체 대화 재주입 방식 대비 상대치이며, 워크로드와 모델 구성에 따라 달라질 수 있습니다.