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Sakana AI, 독자적 에이전트 기술 기반 비즈니스 AI 리서치 어시스턴트 'Sakana Marlin' 베타 테스터 모집 시작

Sakana AI가 AB-MCTS 기술을 활용해 최대 8시간 동안 자율적으로 심층 비즈니스 조사를 수행하는 AI 에이전트 'Sakana Marlin'을 발표했다.

섹션별 상세

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비즈니스 전략 수립을 위해 장시간 자율적으로 사고하는 리서치 에이전트 Sakana Marlin이 공개됐다. 사용자가 조사 테마를 입력하면 AI가 최대 8시간 동안 스스로 리서치를 수행하고 수십 페이지의 보고서와 요약 슬라이드를 생성한다. 기존 챗봇 서비스 대비 정보의 깊이와 실무 적용성에서 높은 평가를 받았으며 인간의 개입 없이 전체 프로세스를 완수한다. 이는 전문 인력이 수주간 매달려야 했던 중량감 있는 전략 조사를 단시간에 자동화한다는 점에서 의미가 크다.
Sakana Marlin이 생성한 상세 보고서와 요약 슬라이드 예시 이미지
ScreenshotAI가 8시간의 자율 리서치 끝에 도출하는 결과물의 형태를 보여준다. 텍스트 중심의 상세 보고서와 시각화된 슬라이드 자료가 동시에 생성되어 실무 활용도가 높음을 입증한다.
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추론 단계에서 계산 자원을 집중 투입해 성능을 높이는 Inference Scaling 기술이 적용됐다. 단순히 계산량을 늘리는 것이 아니라 불확실한 비즈니스 환경에서 효율적으로 고품질 통찰을 도출하도록 탐색 과정을 최적화했다. 무계획적인 탐색으로 인한 비용 낭비를 줄이면서도 복잡한 문제에 대해 깊이 있는 사고가 가능하도록 설계됐다. 이를 통해 정답이 정해지지 않은 비즈니스 난제에 대해 실질적인 해결책을 제시할 수 있는 기반을 마련했다.
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핵심 알고리즘인 AB-MCTS는 추론 과정을 트리 탐색으로 모델링하여 유망한 가설에 자원을 집중한다. NeurIPS 2025에서 상위 10% 논문으로 선정된 이 기술은 수천 번의 LLM 호출을 통해 가설을 생성하고 검증하며 스스로 논점을 심화한다. 단일 모델의 한계를 극복하기 위해 서로 다른 강점을 가진 여러 AI 모델을 협조시켜 최적의 결과를 도출한다. 연구 단계의 성과를 실제 상용 제품의 핵심 엔진으로 구현하여 기술적 차별성을 확보했다.
AB-MCTS의 효율적인 트리 탐색 과정을 설명하는 다이어그램
Diagram모든 경로를 탐색하는 대신 유망한 가설을 선택해 깊게 파고드는 AB-MCTS의 작동 원리를 시각화한다. 이를 통해 계산 자원을 어떻게 효율적으로 배분하여 최적의 결론에 도달하는지 설명한다.

기술

  • Sakana Marlin
  • AB-MCTS
  • Sakana Chat

활용 사례

  • 비즈니스 전략 조사
  • 심층 시장 분석 보고서 생성
  • 자율적 가설 검증 및 리서치
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 02.수집 2026. 04. 03.출처 타입 RSS

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