R.E.V.I.S.를 구성하는 5개의 핵심 컴포넌트와 그 기술적 구조에 대한 상세 설명입니다.
핵심 기술은 특허 출원 중입니다 (일본 출원번호 2026-072886).
전례 없는 인지 시스템은 5개의 독립된 핵심 컴포넌트가 상호 연계되어 작동합니다.
모든 사고와 모듈을 통괄하는 중추 오케스트레이터. 사용자의 의도를 즉시 해독하여 작업을 분배하고, 모든 인지 프로세스를 지휘합니다.
대화의 흐름(Drift)을 감지합니다. 과거의 기억을 불러올지, 새로운 사고 공간을 만들지 판단하여 문맥의 오염을 방지합니다.
백그라운드에서 정보를 정리하고, 순수한 지식만을 벡터화하여 기억의 깊은 곳에 정착시키는 고도화된 RAG 기능입니다.
생성된 답변을 백그라운드에서 교차 검증하고, 모순이 있을 경우 즉각적으로 수정 프로세스를 실행하는 고도의 신뢰성 검증 메커니즘입니다.*4
R.E.V.I.S.의 신경계를 지탱하는 고도의 작업 대기열(Task Queue) 시스템. 여러 추론 작업을 우선순위에 따라 정리하고 병렬로 실행합니다.
사용자의 작업을 최우선으로 처리하면서 백그라운드의 기억 정리 및 검증 작업을 시스템 리소스 상황에 맞춰 스마트하게 처리합니다.
복잡한 과제를 분해하고 전용 추론 프로세스를 연쇄시킴으로써, 단일 모델의 한계를 돌파한 고도의 논리 전개를 가능하게 합니다.*5
로컬 네트워크상의 여러 Mac을 연동하여 연산 자원을 통합, 에이전트의 고속 병렬 처리를 실현합니다.
독자적인 문맥 추출 기술입니다. 방대한 데이터에서 필요한 '순수한 사실'만을 고속으로 추출하여 AI의 답변 정확도를 비약적으로 향상시킵니다.
세계 최대 규모의 신뢰성을 자랑하는 Wikipedia 기반의 지식을 즉시 추출하여 정확한 정보를 제공합니다.
일반 웹 전체에 접근합니다. 최신 뉴스부터 전문적이고 틈새 정보까지 모두 아우릅니다.
사용자의 입력에 맞춰 프롬프트를 동적 생성 및 최적화하는 고도의 컴파일러 계층입니다.
작업의 성격에 따라 AI에 전달할 시스템 프롬프트를 실시간으로 구성하여 최적의 답변을 이끌어냅니다.
문맥을 유지한 채 소비 토큰을 극한까지 압축하여, 고속 및 저부하 추론을 실현합니다.
당신을 대신하여 R.E.V.I.S.를 자율적으로 움직이는 '가상 사용자' 에이전트. 사용자의 대기 시간을 제로로 만들기 위해 시간이 걸리는 모든 처리를 백그라운드에서 진행합니다.
AI가 자율적으로 '다음에 필요한 지식'을 예측하고 수집합니다. 다음 대화 시 더욱 빠르고 정확한 답변을 생성하기 위한 준비를 마칩니다.
'~에 대해 조사해 줘'라고 지시하기만 하면 됩니다. 시간이 걸리는 조사를 백그라운드에서 철저히 수행하고, 시스템의 기억으로 조용히 정착시킵니다.
※ 향후 업데이트를 통해 더욱 고도화된 자율 작업 실행 기능이 추가되어 AI의 '자율성'을 극한까지 높일 예정입니다.*3
| 최소 사양 | 권장 사양 | |
|---|---|---|
| Mac | Mac (M4) 이상 | Mac (M5) 이상 |
| 메모리 (RAM) | 16GB 이상 | 24GB 이상 |
| 저장 공간 (SSD) | 1GB 이상*6 | 2GB 이상*6 |
| 로컬 모델 | Gemma4-12B-QAT(4bit)*2 동급 이상 | Gemma4-26BA4B-QAT (4bit) 동급 이상 |