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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM 기반 Multi Agent UX 플랫폼 개발기
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
페르소나를 만들고도 서비스 개발 과정에서 지속적으로 활용하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해, 디자이너·AI 연구자·프론트엔드 개발자가 사용자 조사 데이터를 바탕으로 대화형 페르소나 플랫폼 NSona를 만들었다. 여러 페르소나가 함께 대화하도록 발화자 정체성과 순서·관계를 설계하고, 이미지 저장이나 후속 질문 같은 맥락 의존 작업은 LLM 추론으로 조율하는 에이전트 중심 구조를 적용했다. 창의적 협업과 UX 리서치 참여자 품질을 평가하기 위해 자체 루브릭·대화 데이터셋·골드 응답을 구축하고 자동 평가를 진행했으며, 모델마다 강점이 달라 과업에 맞춰 선택해야 한다는 점을 확인했다. 세 연사는 전문 영역을 나누는 데 그치지 않고 서로의 영역에 직접 참여하며, AI 시대의 협업은 역할의 경계를 넘나들 시작점을 함께 정하는 데서 출발할 수 있다고 설명했다.
- 페르소나의 인구통계 정보뿐 아니라 제품 경험과 말투 특성을 함께 설계하면 대화에서 구별되는 정체성을 만들 수 있다.
- 다자 대화에서는 발화자 선택, 발화 순서, 발화 간 관계를 명시적으로 다뤄야 일대일 대화 에이전트의 어색한 끼어들기를 줄일 수 있다.
- 맥락에 따라 달라지는 작업은 LLM 추론으로 조율하되, 지연과 비결정성을 고려해 결정적 작업에는 휴리스틱을 쓰는 하이브리드 구성이 유용하다.
- 서비스의 목적에 맞는 평가 루브릭과 골드 응답을 만들고 여러 평가 모델을 활용하면, 장황한 답변에 점수를 주는 편향을 줄일 수 있다.
- 모든 모델이 같은 강점을 갖지는 않으므로 단일 순위보다 과업에 맞는 모델 특성을 파악해 선택하는 것이 중요하다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM 기반 Multi Agent UX 플랫폼 개발기 “사용자에 진심인 3명이 모여, Persona가 말하게 만들다.” 이 세션은 잘 만든 AI 시스템을 넘어, 디자이너·AI 리서처·개발자가 경험한 AI 시대의 협업 가능성을 제안합니다. 사용자 페르소나봇 NSona의 기획부터 구현, 평가까지 전 과정을 공유합니다. AI로 사용자 리서치 데이터를 실시간 협업 자원으로 전환하며, Multi-Party 대화 시스템에서 사용자와 함께 일하는 방식을 실험했습니다. 세 명은 함께 AI를 만들며 역할과 협업 구조가 바뀌는 경험을 했습니다. 디자이너는 프롬프트를 설계하고, 리서처는 로직을 에이전트 구조로 바꾸었으며, 프론트 개발자는 AI를 비평 대상으로 다뤘습니다. 중요한 건 ‘어디까지 만들었느냐’가 아니라 ‘어디서 시작점을 찍느냐’임을 깨달았습니다. 참석자분들께서 창의적, 기술적 인사이트와 함께 자신만의 AI 협업 모델을...
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