카카오가 인공지능(AI) 에이전트의 반복 판단을 빠르게 처리하는 자체 멀티모달 의사결정 모델 카나나2를 오픈소스를 풀었다.
카카오는 'Kanana-2-v-decide'를 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 6일 밝혔다.
의사결정 모델은 이용자의 질문에 문장으로 답변하는 대신 확률, 선택, 점수 등 규격화된 형태로 판단 결과를 제공하는 모델이다. 서비스가 이 결과를 바로 활용하도록 설계돼 자연어 답변에서 필요한 결론을 다시 추출하는 과정을 줄이고 다음 동작으로 빠르게 연결할 수 있다.
이용자 요청에 따라 여러 단계 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특히 유용하다. 에이전트는 요청을 이해하는 데서 나아가 어떤 도구를 사용하고 어떤 정보를 참고할지, 이후 어떤 절차를 실행할지 연속적으로 판단해야 한다. 의사결정 모델은 이 과정에서 각 단계에 필요한 판단 결과를 빠르게 제공해 에이전트가 다음 작업을 수행하도록 돕는다.
카카오는 자체 개발한 멀티모달 언어모델 'Kanana-2-v-3b'를 기반으로 'Kanana-2-v-decide'를 개발했다. 지난 9월 미국 스타트업 타입세이프 AI가 선보인 '제브(Jev)'와 같은 판단 형식을 지원하는 동시에 텍스트와 이미지를 함께 이해해 고객 문의 분류, AI 에이전트 도구 선택, 상품 이미지 판단 등 서비스에 적용할 수 있다.
모델은 텍스트나 이미지를 입력하면 결과를 △확률 △선택 △점수 등 세 가지 형식으로 제공한다. 확률은 특정 조건이 참일 확률을, 선택은 여러 선택지별 확률과 최적 선택지를 나타낸다. 점수는 평가 단계별 확률을 반영한 점수를 제공한다. 개발자는 서비스 목적에 맞춰 필요한 판단 형식을 선택하고 결과를 후속 작업과 연결할 수 있다.
한 예로 고객이 파손된 상품 사진과 함께 교환을 요청하면 모델은 이미지와 문의 내용을 바탕으로 파손 여부와 문의 유형, 고객 감정 상태 등을 확률이나 점수로 판단한다. 서비스는 이 결과를 정해진 처리 기준과 결합해 상담 채널로 연결하거나 교환 절차를 안내할 수 있다.
카카오는 입력한 질문과 선택지를 숫자의 묶음인 '벡터'로 표현해 유사도를 비교하는 임베딩 기반 구조를 적용했다. 분류 항목이 많은 환경에서도 활용할 수 있다. 동일한 선택지 벡터는 저장 후 재사용할 수 있어 반복 요청 시 연산 부담과 응답 지연을 줄일 수 있다.
Kanana-2-v-decide는 H200 그래픽처리장치(GPU) 1장 기준 평균 0.04초 이내 응답 속도를 기록했다. 카카오에 따르면 GPT-6 루나 대비 43배 빠른 속도다. 판단 성능에서도 자체 평가 데이터셋 '카나나 디시전 벤치(Kanana Decision Bench)'와 공개 평가 데이터셋 '디시전 인덱스(Decision Index)'에서 비교 대상 모델 가운데 가장 높은 성능을 기록했다. 카나나 디시전 벤치는 한국어 1만5909문항으로 구성됐다. 비교 대상에는 마이크로소프트의 'Decision-1', 타입세이프 AI의 '제브', 퍼플렉시티의 'pplx-decider-v1.1-27B', 업스테이지의 'Solar Decide' 등이 포함됐다.
카카오는 이번 모델에 연구 목적뿐 아니라 상업적 활용이 가능한 '카나나 오픈 라이선스'를 적용했다. 국내외 연구자와 기업이 다양한 AI 에이전트 서비스 개발에 활용할 수 있다.
카카오는 웹 검색과 상품 카테고리 자동 분류 등 내부 프로젝트에 해당 모델을 우선 적용한다. 향후에는 검색과 판단을 하나의 모델로 통합하는 방향으로 기술을 고도화한다.
최동진 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더는 “이번 모델 공개는 최신 AI 기술의 발전을 실제 서비스에 활용할 기반을 넓힌다는 점에서 의미있다”면서 “앞으로도 기술 고도화와 공개로 이용자가 일상에서 체감하는 AI 경험을 제공하겠다”고 말했다.
변상근 기자 sgbyun@etnews.com
