AI 가이드라인
WIZ 고유의 AI Collaboration UX 표준 — 네 층위(상태 어휘 · 한 번의 답변 · 의도 읽기 · 여러 에이전트)로 AI 상태 9종, 답변 구성, 되묻기·자동 요약, Agent 오케스트레이션, 근거 기반 Research를 정의합니다.
마지막 업데이트 2026-06-19
WIZ는 Multi-Agent 기반 AI Collaboration OS를 지향합니다. 이 표준은 일반 디자인 시스템을 넘어 WIZ 제품군(WIZON · WIZ-FLOW Next · WIZ-GOV AI · WIZ-DOCS) 전체가 공유하는 AI UX 정본입니다.
이 문서는 네 층위로 읽으면 쉽습니다 — ① 상태 어휘(AI가 지금 무엇을 하는가) → ② 한 번의 답변(무엇으로 그리고 어떻게 흐르는가) → ③ 의도 읽기(되묻거나 먼저 하거나) → ④ 여러 단계·여러 에이전트(오케스트레이션). 아래 어휘가 위 단계마다 반복해서 쓰입니다.
① 상태 어휘 — AI는 지금 무엇을 하는가#
모든 AI 상호작용은 9종 상태 중 하나로 표현됩니다. 이 9종이 이후 모든 층위에서 공통으로 쓰이는 어휘입니다. 아래에서 시나리오별로 직접 흐름을 돌려보세요 — 상태가 바뀔 때마다 아이콘·이름·색 세 채널로 현재 상태를 강조하고, 진행형은 펄스로 "살아 있음"을 알립니다.
현재 상태: 입력 대기
- 대기
- 요청
- 추론
- 생성
- 완료
원칙 — 사용자는 현재 AI 상태를 항상 알 수 있어야 한다. 멈춘 화면은 멈춘 시스템처럼 읽힙니다. 색만으로 알리지 않고 늘 텍스트 라벨을 동반하며, 진행 중에는 반드시 진행 표시를 둡니다.
9종 상태 정의#
진행형(Loading·Thinking·Streaming·Tool Calling) 4종 · 대기 2종 · 종료 3종으로 나뉩니다.
이 9종은 Design QA의 "AI 상태 표현" 판정 기준이기도 합니다.
원칙 — 상태 색은 kind가 정한다(전 데모 공통 기준). 진행형(Loading·Thinking·Streaming·Tool Calling)은 primary(파랑) + 펄스, 완료(Completed)는 success(초록) + 체크, 대기(Idle·Waiting)는 neutral, 취소(Cancelled)는 muted, 오류(Failed)는 error. 색만으로 알리지 않고 늘 점/아이콘 · 한글 · 영문 세 채널을 함께 둔다. 위젯·스트리밍·되묻기 등 모든 AI 표면이 이 한 규칙을 따른다.
심화 — 진행형 상태의 안을 들여다보면#
진행형 두 상태는 사실 더 잘게 나뉩니다. **Thinking(추론 중)**은 접어둔 사고 과정을 가질 수 있고, **Tool Calling(도구 호출 중)**은 한 순간이 아니라 결정·호출·결과·해석의 미니 사이클입니다. 최신 reasoning·agentic 모델에서 점점 중요해지는 결입니다.
- 1결정Decide
- 2호출Call
- 3결과Result
- 4해석Interpret
예시getWeather 선택 → getWeather(서울) → { temp: 22, … } → 위젯으로 렌더
② 한 번의 답변은 무엇으로, 어떻게#
하나의 답변은 한 덩어리 텍스트가 아니라 추론 · 도구 호출 · 근거 · 렌더가 순서대로 묶인 결과입니다. 위 상태 어휘가 실제로 시간축을 따라 흐르는 층 — 무엇으로 그릴지 고르고, 흐르듯 쌓고, 근거를 남깁니다.
한 답변의 해부 — 네 part#
아래 네 part가 emit 순서대로 쌓여 한 번의 답변(turn)이 됩니다. 각 part는 ① 상태 어휘의 상태에 대응하고, 이어지는 데모들이 part 하나씩을 자세히 보여줍니다.
답을 무엇으로 그릴까#
답을 무엇으로 그릴지는 정보 복잡도 × 사용자 의도로 결정합니다. 셀을 눌러 권장 형태와 실제 렌더를 확인하세요 — 단답을 카드로 부풀리지도, 시계열을 텍스트로 늘어놓지도 않게.
시간 추세 스캔은 차트가 0.3초.
스캔 × 시계열 — 권장: 라인 차트. 시간 추세 스캔은 차트가 0.3초.
마크다운이 아니라 위젯 카드로#
그 규칙의 한 사례 — 수치·시계열 답은 마크다운이 아니라 위젯 카드로. 도구 호출 결과를 Apple
Weather식 몰입형 위젯(대기 표면·날씨별 모션 배경·현재기온 점)으로 렌더하고, 같은 답을 토글해
"위젯 vs 문서" 스캔성 차이를 직접 비교해 보세요. "재생"을 누르면 위 ① 상태 어휘가 그대로
흐릅니다 — 추론 → 도구 호출(getWeather) → 응답 생성 → 위젯. 답변은 곧 런타임에 합성되는
UI(Generative UI)라는 점을 보여주는 대표 사례입니다.
| 구분 | 기온 | 강수확률 |
|---|---|---|
| 지금 | 22도 | 10퍼센트 |
| 오후 1시 | 22도 | 13퍼센트 |
| 오후 2시 | 21도 | 18퍼센트 |
| 오후 3시 | 21도 | 22퍼센트 |
| 오후 4시 | 20도 | 28퍼센트 |
| 오후 5시 | 20도 | 31퍼센트 |
| 오후 6시 | 19도 | 40퍼센트 |
| 오후 7시 | 19도 | 50퍼센트 |
| 오후 7:43 | 일몰 | — |
| 오후 8시 | 18도 | 55퍼센트 |
| 오후 9시 | 18도 | 60퍼센트 |
| 오후 10시 | 17도 | 65퍼센트 |
| 오후 11시 | 17도 | 60퍼센트 |
| 자정 | 17도 | 50퍼센트 |
| 오전 1시 | 16도 | 40퍼센트 |
| 오전 2시 | 16도 | 30퍼센트 |
| 오전 3시 | 17도 | 22퍼센트 |
| 오전 4시 | 18도 | 16퍼센트 |
| 오전 5시 | 19도 | 12퍼센트 |
| 오전 6시 | 20도 | 10퍼센트 |
| 오전 7시 | 21도 | 12퍼센트 |
| 오전 8시 | 22도 | 16퍼센트 |
| 오전 9시 | 23도 | 20퍼센트 |
| 오전 10시 | 23도 | 26퍼센트 |
| 오전 11시 | 22도 | 30퍼센트 |
| 오늘 | 최저 17도 최고 25도 | 30퍼센트 |
| 일 | 최저 18도 최고 26도 | 15퍼센트 |
| 월 | 최저 16도 최고 23도 | 65퍼센트 |
| 화 | 최저 19도 최고 28도 | 10퍼센트 |
| 수 | 최저 18도 최고 24도 | 45퍼센트 |
| 목 | 최저 16도 최고 22도 | 70퍼센트 |
| 금 | 최저 17도 최고 25도 | 30퍼센트 |
| 토 | 최저 19도 최고 27도 | 15퍼센트 |
| 일 | 최저 18도 최고 26도 | 55퍼센트 |
| 월 | 최저 17도 최고 24도 | 40퍼센트 |
같은 chassis, 다른 데이터 — 금융 위젯
이 패턴은 날씨 한 곳에만 통하는 게 아닙니다. 같은 대화·재생·토글 chassis 위에 데이터만 금융으로 바꾸면, 표면 매질이 정반대로 바뀝니다 — 날씨가 몰입형 대기 글래스라면 금융은 Apple Stocks식 차분한 다크 데이터 슬랩입니다. 등락 방향이 표면 그라데이션을 정하고(상승=초록 후광/하락=빨강 후광), 등락은 색만이 아니라 ▲▼·부호 텍스트와 함께 전하며, 스파크라인으로 시세를 한눈에 스캔합니다. "도구 결과 = 위젯 카드"가 일회성이 아니라 시스템 패턴임을 보여줍니다.
| 종목 | 현재가 | 등락(1일) |
|---|---|---|
| 엔비디아 NVDA | 1,208.88USD | 상승 2.40퍼센트 |
| 애플 AAPL | 229.41USD | 상승 0.86퍼센트 |
| 테슬라 TSLA | 341.16USD | 하락 1.12퍼센트 |
| 마이크로소프트 MSFT | 478.02USD | 상승 1.55퍼센트 |
| 아마존 AMZN | 201.30USD | 상승 0.42퍼센트 |
| 알파벳 GOOGL | 178.65USD | 하락 0.38퍼센트 |
세 번째 매질 — 뉴스 브리핑
데이터를 한 번 더 바꿔 뉴스를 봅니다. 같은 chassis인데 표면이 또 달라집니다 — 날씨가 대기 글래스,
금융이 고정 다크 슬랩이라면, 뉴스는 라이트·다크에 모두 적응하는 편집 피드입니다. 리드 기사와
헤드라인 목록, 분야별 색(차트 토큰·색맹 안전)과 출처 귀속으로 "무슨 일이 일어나고 있나"를 스캔합니다.
세 위젯이 같은 골격(ai-widget/)을 공유하니, AI 상태 표현과 재생 흐름은 한 번의 정의로 세 곳에서
절대 어긋나지 않습니다 — 위젯이 셋이 되며 "복사"가 "추출"이 되어야 하는 지점입니다.
경량 모델과 양자화 가속으로 추론 단가가 급락하며, 스마트폰·노트북에서 직접 도는 에이전트가 현실 제품으로 들어왔다. 업계는 클라우드 의존도를 빠르게 낮추는 중이다.
테크와이어38분 전- 경제1시간 전반도체 수출 4개월 연속 최고치 — AI 가속기 수요가 견인
- 세계1시간 전주요국, AI 안전 공동 프레임워크 초안 합의
- 기술2시간 전대형 클라우드 3사, 추론 전용 칩 라인업 동시 공개
- 오늘 주요 뉴스 8건 브리핑(최신순).
- [기술] 오픈 LLM 추론 비용 1년 새 90% 하락 — 온디바이스 에이전트 본격화. 출처 테크와이어, 38분 전, 원문 https://techwire.kr/llm-cost.
- [경제] 반도체 수출 4개월 연속 최고치 — AI 가속기 수요가 견인. 출처 경제데일리, 1시간 전, 원문 https://econodaily.kr/semicon-export.
- [세계] 주요국, AI 안전 공동 프레임워크 초안 합의. 출처 글로벌타임스, 1시간 전, 원문 https://globaltimes.com/ai-safety.
- [기술] 대형 클라우드 3사, 추론 전용 칩 라인업 동시 공개. 출처 테크와이어, 2시간 전, 원문 https://techwire.kr/inference-chips.
- [과학] 단백질 구조 예측 모델, 신약 후보 발굴 기간 절반으로. 출처 사이언스뷰, 3시간 전, 원문 https://scienceview.kr/protein-fold.
- [경제] 생성형 AI 도입 기업 64% — "업무 자동화 ROI 확인". 출처 경제데일리, 4시간 전, 원문 https://econodaily.kr/genai-roi.
- [세계] EU, AI 콘텐츠 표시 의무화 시행 시기 앞당겨. 출처 글로벌타임스, 5시간 전, 원문 https://globaltimes.com/eu-label.
- [과학] 기후 모델에 AI 결합 — 국지 예보 정확도 개선. 출처 사이언스뷰, 5시간 전, 원문 https://scienceview.kr/climate-ai.
원칙 — 답의 형태는 내용이 정하고, 과정은 숨기지 않는다. 수치·시계열은 스캔되는 위젯으로, 단답은 한 줄로. 도구를 호출해 만든 답이라면 그 상태(추론·도구 호출·생성)를 함께 드러내 신뢰를 만듭니다.
답은 흐르듯 나타난다#
긴 답변은 한 번에 쏟아지지 않습니다. 의미 블록 단위로 흐르듯 쌓이고, 생성 중에는 Streaming 상태(펄스 + 커서)를, 끝나면 Completed(체크)로 마감합니다. 이미 나온 내용은 다시 흔들지 않고 아래로만 덧붙여 화면이 튀지 않게 합니다. "재생"을 눌러 흐름을 돌려보세요.
재생을 누르면 답변이 흐르듯 생성됩니다.
재생 대기 중.
원칙 — 생성은 보여주되, 화면은 흔들지 말 것. 진행 상태(생성 중·완료)를 늘 노출하고, 스트리밍 중 이미 표시된 내용의 위치는 바꾸지 않습니다. 모션을 끈 사용자에게는 즉시 전체를 보여줍니다.
근거를 남긴다 — Knowledge / RAG#
WIZ의 차별점인 근거 기반 응답은 답변에 출처를 붙여 검색→인용→응답을 추적 가능하게 합니다. 인용을 누르면 그 근거가 뒷받침하는 답변 구절 전체가 함께 강조되고(양방향 추적), 각 근거의 강도와 답변 전체 신뢰도(가장 약한 근거를 따름)를 함께 보여줍니다 — "얼마나 믿어도 되는지"까지.
질문온보딩 절차가 어떻게 되나요?
신규 입사자는 첫날 계정 발급과 보안 교육을 받습니다. 2일차에 팀 배정과 멘토 매칭이 이뤄집니다. 1주차 말에 온보딩 회고를 진행합니다.
답변 신뢰도 보통(가장 약한 근거 기준). 인용 번호나 출처 카드를 누르면 근거와 연결이 강조됩니다.
③ 의도를 읽는다 — 되묻거나, 먼저 하거나#
맥락이 분명하면 먼저 실행하고, 필수 정보가 빠지면 한 번 되묻습니다. 같은 "의도 읽기"의 양면입니다.
모호하면 되묻는다#
필수 정보가 빠진 질문에는 추측해서 답하지 않고 한 번 되묻습니다. AI는 진행을 멈추고 '추가 입력 대기'(① 9종 상태 중 하나)로 들어가 무엇이 왜 부족한지를 슬롯으로 보여주고, 빠른 선택지로 즉시 채우게 합니다 — 선택하면 그 값으로 정제된 답변까지 이어집니다. "재생"으로 전체 흐름(모호한 질문 → 되묻기 정지 → 선택 → 정제 답변)을 돌려보거나, 지역·기간 칩을 직접 눌러 분기해 보세요.
- 질문 「이번 주말 날씨 어때?」 — 지역 정보가 빠져 모호합니다.
- 추가 입력 대기 — 추천 항목을 고르거나 직접 입력하면 날씨 확인합니다.
- 선택 시 해당 항목의 정제 답변을 보여줍니다.
원칙 — 빈칸은 추측하지 말고 묻는다. 단, 묻기는 한 번으로 끝내고 무엇이 부족한지 명확히 보여줍니다. 되묻기가 대화를 막는 장벽이 아니라 가장 빠른 지름길이 되게 합니다.
슬롯이 둘 이상이면 — 단계로 나눈다
빠진 정보가 둘 이상일 땐 한 화면에 다 욱여넣지 않고 순서대로 되묻습니다. 진행은 1 / N 스텝퍼로 보여주고 이전 단계로 돌아갈 수 있습니다 — 클로드의 1/2·2/2 되묻기와 같은 패턴입니다. 핵심은 같은 카드 셸(질문 헤더 · 옵션 행 · 핫키 · 푸터)에 본문(= 단계)만 바뀐다는 것입니다. 위 단일 되묻기와 이 다단계는 디자인이 따로 노는 게 아니라 한 패턴의 두 변형입니다.
- 질문 「이번 분기 실적 리포트 만들어줘」 — 지표·기간 두 슬롯이 비어 모호합니다.
- 단계 1 / 2: 어떤 지표를 볼까요? 한 번에 묻지 않고 순차로 되묻습니다.
- 두 단계를 채우면 리포트를 만들어 보여줍니다.
단일 선택·다단계만이 아닙니다. **다중 선택 · 자유 입력 · 확인(예/아니오)**도 같은 셸 위에 본문만 바꿔 얹습니다. 토글로 세 타입을 바꿔 보세요 — 위 두 가지까지 합치면 다섯 타입이 한 패턴입니다.
되묻기 카드 = 한 셸 · 여러 본문 타입. 단일 선택 · 다단계 · 다중 선택 · 자유 입력 · 확인이 모두 같은 카드 셸(헤더 · 핫키 · 푸터)을 공유합니다. 그래서 새로운 되묻기 상황이 와도 디자인을 새로 그리지 않고 본문만 바꿔 끼웁니다 — 도메인(날씨 · 금융 · 뉴스)이 아니라 타입으로 커버리지를 넓힙니다.
링크를 붙이면 LiveWiki식 결과로#
붙여넣으면 카드로 — 전송 전 컴포저
URL을 붙여넣으면 raw 링크가 아니라 리치 카드(썸네일 · 재생 · 길이 / 제목 · 설명 / 채널 · 통계)로 펼쳐지고, "요약해줘"를 치지 않아도 의도를 추론해 ‘핵심 요약’ 액션을 제안합니다. 첨부 칩은 언제든 제거할 수 있습니다. 핵심은 전송 전 입력 카드에는 요약 · 취소 액션이 있고, 전송 후 메시지 카드는 읽기 전용이라는 것 — 종류(유튜브 · 웹사이트 · 블로그)를 바꿔 타입별 감지를 보고, ‘전송’으로 읽기 전용 메시지 카드로 굳는 흐름을 확인하세요.
무엇이든 물어보거나, 링크를 붙여넣어 보세요
요약하면 — LiveWiki식 세로 결과로
전송하면 세로 결과로 펼쳐집니다 — 핵심 요약(번호) → 영상(+ 스크립트 접이식) → 타임라인 · 본문 · AI 채팅 탭 → 요약 더 보기. 타임라인은 [mm:ss]를 누르면 영상이 그 지점으로 시킹되고, 본문은 근거 구절을 강조하며 인라인 타임스탬프로 원문과 잇습니다. 실제 LiveWiki 결과 페이지를 디자인 시스템 토큰 · 컴포넌트로 옮기고, 근거 하이라이트는 ① 색 규칙에 맞춰 primary로 정렬했습니다.
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[뉴스톱] 테슬라 사이버트럭 경찰차로 변신
테슬라 사이버트럭이 차세대 경찰 순찰차로 변신 — 방탄·전술 기능을 공개했습니다.
YTV on 연합뉴스TV· 조회수 197.93K · 2024.06.18
[뉴스톱] 테슬라 사이버트럭 경찰차로 변신
- 미국 경찰 당국이 테슬라 모델 Y에 이어 사이버트럭을 차세대 순찰차로 도입하는 방안을 추진하고 있습니다.
- 업핏(UP.FIT)이 공개한 사이버트럭 순찰차는 방탄 기능과 전술, 수색, 구조 등 특수 작전에 최적화된 기능을 갖추고 있습니다.
- 현재 차세대 사이버트럭 순찰차에 대한 주문 접수가 시작되었으며 올해 말부터 본격적인 배송이 이루어질 예정입니다.
- 업핏은 사이버트럭의 기본 방탄 기능에 더해 전술 작전, 군사 임무 수행, 수색 및 구조 활동에 최적화된 특수 장비를 추가할 수 있다고 설명했습니다.
- 현재 어바인 경찰국은 노후 경찰차 교체를 목적으로 테슬라 모델 Y를 활용한 시범 운영 프로그램을 진행하며 전기차 도입을 모색하고 있습니다.
- 업핏은 사이버트럭 순찰차의 사전 주문을 개시했으며, 2024년 말까지 첫 인도가 완료될 예정입니다.
유튜브 요약 결과: [뉴스톱] 테슬라 사이버트럭 경찰차로 변신. 출처 YTV on 연합뉴스TV, 조회수 197.93K, 2024.06.18.
핵심 요약:
- 미국 경찰 당국이 테슬라 모델 Y에 이어 사이버트럭을 차세대 순찰차로 도입하는 방안을 추진하고 있습니다.
- 업핏(UP.FIT)이 공개한 사이버트럭 순찰차는 방탄 기능과 전술, 수색, 구조 등 특수 작전에 최적화된 기능을 갖추고 있습니다.
- 현재 차세대 사이버트럭 순찰차에 대한 주문 접수가 시작되었으며 올해 말부터 본격적인 배송이 이루어질 예정입니다.
타임라인:
- 00:32 업핏은 사이버트럭의 기본 방탄 기능에 더해 전술 작전, 군사 임무 수행, 수색 및 구조 활동에 최적화된 특수 장비를 추가할 수 있다고 설명했습니다.
- 00:43 현재 어바인 경찰국은 노후 경찰차 교체를 목적으로 테슬라 모델 Y를 활용한 시범 운영 프로그램을 진행하며 전기차 도입을 모색하고 있습니다.
- 00:53 업핏은 사이버트럭 순찰차의 사전 주문을 개시했으며, 2024년 말까지 첫 인도가 완료될 예정입니다.
원칙 — 핵심부터, 깊이는 선택. 핵심 요약을 먼저 보여주고 영상 · 타임라인 · 본문 · AI 채팅으로 깊이를 고르게 합니다. 모든 근거는 타임스탬프로 원문과 이어, 추측이 아니라 검증 가능한 답변이 되게 합니다.
유튜브뿐 아니라 — 웹페이지 · 블로그도 같은 셸로
영상이 없는 일반 웹페이지 · 블로그는 같은 결과 셸에 소스 타입만 바뀝니다(되묻기 카드의 ‘한 셸, 여러 본문
타입’과 같은 철학). 영상 · 타임라인 대신 **원문 페이지 → 본문 → 출처(인용)**로 펼치고, 본문의 [n] 인용을
누르면 출처 카드가 강조되는 양방향 provenance(④ RAG 원칙)로 모든 근거를 원문 구절과 잇습니다. 일반 웹은
유튜브와 다른 실패 사유(유료 콘텐츠 · 차단)도 막다른 길 대신 사유 + 회복 액션으로 보여줍니다.
techinsight.kr
온디바이스 AI, 2026년 모바일 앱 설계를 다시 쓴다
온디바이스 AI가 7B 모델을 기기에서 직접 구동 — 앱 설계가 온디바이스 우선으로 이동합니다.
테크인사이트· 김도현 기자 · 2026.06.15
온디바이스 AI, 2026년 모바일 앱 설계를 다시 쓴다
김도현 기자2026.06.15읽는 시간 6분
- 2026년 플래그십 스마트폰의 NPU 성능이 전년 대비 2배 이상 향상되며, 7B급 모델이 기기에서 직접 구동됩니다.
- 네트워크 왕복 없이 추론이 끝나 응답 지연이 크게 줄고, 민감한 데이터가 기기를 떠나지 않아 프라이버시가 강해집니다.
- 앱 설계는 ‘클라우드 우선’에서 ‘온디바이스 우선, 필요할 때만 클라우드 보강’의 하이브리드 라우팅으로 이동합니다.
온디바이스 추론, 무엇이 달라졌나
올해 출시된 플래그십은 NPU에 전용 행렬 연산 코어와 더 큰 온칩 메모리를 실으며, 양자화된 7B 모델을 초당 수십 토큰으로 생성합니다.
그 결과 자막 요약·번역·문서 질의 같은 작업이 네트워크 없이 기기에서 끝나, 비행기 모드에서도 동작합니다.
앱 설계자가 준비할 것
설계의 기본값이 바뀝니다. 먼저 온디바이스로 시도하고, 한계를 넘는 작업만 클라우드로 보강하는 하이브리드 라우팅이 표준이 됩니다.
민감한 데이터는 기기에 두고 익명화된 신호만 전송해, 프라이버시와 비용을 동시에 낮춥니다.
웹페이지 요약 결과: 온디바이스 AI, 2026년 모바일 앱 설계를 다시 쓴다. 출처 테크인사이트 (techinsight.kr), 김도현 기자, 2026.06.15, 읽는 시간 6분.
핵심 요약:
- 2026년 플래그십 스마트폰의 NPU 성능이 전년 대비 2배 이상 향상되며, 7B급 모델이 기기에서 직접 구동됩니다.
- 네트워크 왕복 없이 추론이 끝나 응답 지연이 크게 줄고, 민감한 데이터가 기기를 떠나지 않아 프라이버시가 강해집니다.
- 앱 설계는 ‘클라우드 우선’에서 ‘온디바이스 우선, 필요할 때만 클라우드 보강’의 하이브리드 라우팅으로 이동합니다.
출처:
- [1] 원문 — NPU 성능 — 전용 행렬 연산 코어와 더 큰 온칩 메모리를 실으며, 양자화된 7B 모델을 초당 수십 토큰으로 생성한다. (techinsight.kr)
- [2] 원문 — 오프라인 동작 — 자막 요약·번역·문서 질의가 네트워크 없이 기기에서 끝나 비행기 모드에서도 동작한다. (techinsight.kr)
- [3] 원문 — 하이브리드 라우팅 — 먼저 온디바이스로 시도하고, 한계를 넘는 작업만 클라우드로 보강하는 하이브리드 라우팅이 표준이 된다. (techinsight.kr)
원칙 — 한 결과 셸, 여러 소스 타입. 유튜브 · 웹페이지 · 블로그가 같은 골격(핵심 요약 · 본문 · AI 채팅)을 공유하고 소스 고유 요소(영상 ↔ 원문 · 타임라인 ↔ 출처)만 바뀝니다. 새 소스가 와도 디자인을 새로 그리지 않습니다.
로드맵 — 흩어진 정보를 하나로(멀티소스 합성)#
제안 · 위즈온 미구현(로드맵). 아래는 현재 위즈온에 없는 동향 기반 제안입니다. 현 구현은 링크 하나를 요약하지만, 제품 슬로건("흩어진 정보를 하나로")의 다음 단계는 여러 링크를 한 카드로 교차출처 합성하는 것입니다 — 2026 NotebookLM · Perplexity의 멀티소스 리서치 패턴.
유튜브 · 기사 · 블로그를 한 번에 넣으면, 키포인트마다 어떤 소스가 근거인지 [n]으로 표시한 종합 카드가 나옵니다. 같은 ToolResultShell 언어를 쓰되, 단일 출처가 아니라 교차 출처를 다룹니다.
테슬라 사이버트럭, 경찰차 도입 — 종합
- 시범 도입 지역·차량 사양이 공개됨[1][2]
- 내구성·충전 인프라가 도입의 쟁점[2][3]
- 전문가들은 비용 대비 효과에 의견이 갈림[1][3]
- 멀티소스 합성: 테슬라 사이버트럭 경찰차 도입 종합(3개 소스 교차).
- 시범 도입 지역·차량 사양이 공개됨 (근거 [1][2])
- 내구성·충전 인프라가 도입의 쟁점 (근거 [2][3])
- 전문가들은 비용 대비 효과에 의견이 갈림 (근거 [1][3])
- [1] 유튜브 · 뉴스톱
- [2] 기사 · 경제신문
- [3] 블로그 · EV랩
④ 여러 단계, 여러 에이전트#
한 번의 답변(②)이 모여 단계와 핸드오프가 보이는 흐름이 됩니다. WIZ의 작업은 여러 에이전트의 협업으로 이뤄지며, 에이전트는 네 유형을 가집니다.
| 유형 | 역할 |
|---|---|
| Coordinator | 작업을 분해하고 다른 에이전트에 배분·조율 |
| Worker | 실제 작업 수행 |
| Reviewer | 결과 검토·품질 확인 |
| Approver | 최종 승인·반려 |
모든 에이전트는 이름 · 역할 · 상태 · 결과 4요소를 가지며, 상태는 위 ① 상태 어휘를 그대로 따릅니다.
한 작업은 여러 에이전트가 동시에 협업하는 흐름입니다. 조율 에이전트가 작업을 분해해 워커 여럿에 병렬 위임(fan-out)하고, 그 결과가 검토·승인으로 수렴(fan-in)합니다. "재생"을 누르면 토폴로지와 핸드오프(Chain)가 단계별로 점등하고, 각 에이전트는 ① 상태 어휘 그대로 진행·완료를 알립니다 — 시나리오를 바꾸면 검토에서 반려되어 재작성하는 경로도 보입니다. 토폴로지 ↔ 로그를 토글해 같은 흐름을 그래프·메시지 두 표현으로 봅니다.
- 1단계 작업 분해 중: 조율 진행.
- 2단계 병렬 실행 중: 리서치, 작성, 검증 진행.
- 3단계 검토 중: 검토 진행.
- 4단계 승인 검토 중: 승인 진행.
- 조율 → 리서치: 하위작업 — 자료 조사.
- 조율 → 작성: 하위작업 — 초안 작성.
- 조율 → 검증: 하위작업 — 사실 검증.
- 리서치 → 검토: 근거 12건.
- 작성 → 검토: 초안 1,240자.
- 검증 → 검토: 검증 결과 OK.
- 검토 → 승인: 검토 완료 v1.
같은 흐름을 시간 순 이력으로 압축하면 다음과 같습니다(Agent Timeline 어휘 — 가장 단순한 표현):
- 조율 에이전트Coordinator완료
작업을 3개 하위 작업으로 분해·배분
- 작성 에이전트Worker진행 중
초안 작성 중
- 검토 에이전트Reviewer대기
- 승인 에이전트Approver대기
공통 표현#
모든 Multi-Agent 화면은 동일한 표현 어휘를 씁니다 — 제품이 달라도 같은 규칙입니다.
- Agent Avatar — 에이전트 정체성을 나타내는 시각 마크
- Agent Status — 9종 상태 중 현재 상태(색·아이콘·텍스트 함께)
- Agent Message — 에이전트의 발화·산출
- Agent Chain — 에이전트 간 위임·흐름의 연결
- Agent Timeline — 시간 순 작업 이력
⑤ 실패는 막다른 길이 아니다#
① 상태 어휘는 오류 발생(Failed) · 사용자 취소(Cancelled)를 정의하지만, 지금까지 답변 위젯(날씨 · 금융 · 뉴스)은
성공 경로만 보여줬습니다. 실제 서비스에선 도구가 시간 초과로 실패하고, 검색이 빈손이고, 모델이 거절합니다.
실패도 설계의 일부입니다 — 성공만큼 자주 일어나기 때문입니다.
실패 화면은 세 가지를 지킵니다.
| 원칙 | 의미 |
|---|---|
| 명확한 원인 | 무엇이 · 왜 실패했는지 사람 말로(코드 · 스택 노출 금지). 예: "시세 서버 연결 실패 · 요청 시간 초과" |
| 부분 결과 보존 | 빈 화면 금지. 가진 것은 살린다 — 캐시 · 부분 결과를 stale로 명시 표시 |
| 다음 행동 제공 | 막다른 길 금지. 재시도 · 대안 · 되돌아가기를 늘 한 번에 |
아래는 도구 호출이 실패한 순간입니다. AI 상태는 ① 어휘 그대로 오류 발생(Failed) 을 error 색 3채널로 알리고(진행이 아니라 정지라 펄스는 꺼집니다), 마지막 확인값을 임시로 보여주며 다시 시도를 제공합니다. 재시도하면 같은 스레드에서 실시간 값으로 회복됩니다.
- 질문 「엔비디아 지금 주가 알려줘」 — 시세 도구 호출.
- 도구 호출 실패(요청 시간 초과). 마지막 확인값 1,208.88(12분 전 캐시)을 임시로 보여주고, 다시 시도를 제공합니다.
- 다시 시도하면 실시간 시세 1,213.40, +0.38%를 확인합니다.
도구 실패만 실패가 아닙니다. 거절 · 취소 · 결과 없음도 같은 규칙을 따릅니다 — 끝이 아니라 다음 행동으로 잇습니다. 토글로 세 상황을 바꿔 보세요. 이들은 시스템 오류가 아니라 정상 결과라, 도구 실패(error)와 달리 색을 차분히 둡니다.
| 상황 | 무엇을 보여주나 | 회복 경로 |
|---|---|---|
| 거절(Declined) | 못 하는 이유(정책 · 안전) | 가능한 대안을 함께 제시 |
| 취소(Cancelled) | 멈춘 지점까지 부분 결과 보존 | 이어서 생성 · 처음부터 다시 |
| 결과 없음(Empty) | 무엇을 못 찾았는지 | 검색어 넓히기 · 다른 출처 |
AI UX 분야 — 다섯 도메인#
위 다섯 층위(상태 · 답변 · 의도 · 오케스트레이션 · 실패와 회복)는 다섯 도메인 위에서 동일하게 적용됩니다. 같은 어휘·해부·플로우가 분야만 바뀌어 반복됩니다.
| 분야 | 핵심 |
|---|---|
| Prompt UX | 입력 구성·예시·전송, 진행 상태 노출(AI Chat Input) |
| Copilot UX | 작업 맥락 안의 보조 — 제안·인라인 액션·확인 |
| Knowledge / RAG UX | 출처·근거 표시, 검색→인용→응답의 추적성(위 ② 근거 데모) |
| Workflow UX | 단계·승인·핸드오프가 보이는 작업 흐름 |
| Multi-Agent UX | 위 ④ Agent Chain·Timeline 표준 |
Copilot UX — 맥락 안의 인라인 보조#
다섯 도메인 중 Copilot UX는 채팅(②)·되묻기(③)와 매질이 다릅니다 — 별도 대화창이 아니라 작업하던 문서·에디터 안에서 AI가 근거와 함께 인라인으로 제안하고, 사용자가 한 번에 적용·확인합니다. 네 가지가 핵심입니다: 작성 중 이어쓸 내용을 미리 보여주는 자동완성(고스트 제안), 선택한 문장을 손보는 인라인 편집(프리셋 + 직접 지시, 제안 diff → 적용·취소), 편집 대신 묻기(선택해서 "이 내용 물어보기"), 그리고 한 곳을 바꾸면 문서의 다음 편집 위치를 예측해 Tab으로 점프·연쇄 적용하는 다음 편집(NES — Cursor Tab · GitHub Copilot). 모든 제안·답변에는 신뢰도(상·중·하)와 원문 근거가 붙어 환각을 줄이고 검증 가능하게 하며 — ② 근거(RAG provenance)와 같은 신뢰 언어입니다. AI 상태는 ① 상태 규칙(진행=강조색·완료=성공색, 점/체크+한글+영문 3채널)을 따라 인라인에 표시되고, 적용은 늘 사용자가 확인합니다(막다른 길 없이 되돌리기 제공).
이번 분기 목표는 활성 사용자를 늘리는 것입니다. 핵심 지표는 주간 활성 사용자(WAU)와 7일 리텐션이며, 전분기 대비 +15%를 목표로 합니다.
Workflow UX — 단계 · 승인 · 핸드오프#
Workflow UX는 되묻기(③)·멀티에이전트(④)와 또 다릅니다 — AI가 여러 단계를 순차 실행하다가 중요한 지점에서 승인 게이트로 멈추고 사람이 확인합니다(human-in-the-loop). 각 단계가 누구 차례인지(AI · 사람) 핸드오프가 보이고, 승인하면 이어서 실행하며, 반려해도 막다른 길 없이 수정 후 재제출로 잇습니다. AI 상태는 ① 색 규칙(진행=강조색 · 대기=중립 · 완료=성공색 · 반려=오류색)을 따릅니다.
- 데이터 수집AI진행 중지표 12종 집계
- 초안 작성AI대기요약 · 차트 자동 생성
- 검토 · 승인사람대기발행 전 사람이 확인하는 게이트
- 발행AI대기팀 채널에 공유
AI UX Research Repository#
AI UX는 "왜 이렇게 디자인했는지"를 근거로 남깁니다. 모든 AI UX 변경은 가능한 경우 실험 기록을 남겨, 추측이 아니라 검증으로 발전시킵니다.
기록 항목은 다음 6단계를 따릅니다.
- 1문제
- 2가설
- 3실험
- 4결과
- 5교훈
- 6적용
예시입력창 위치 불명확 → 하단 고정 가설 → A/B 테스트 → 완료율 +12% → 하단 고정 표준 반영
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 문제 | 무엇이 불편/불명확했는가 |
| 가설 | 어떻게 하면 나아질 것이라 보는가 |
| 실험 | 무엇을 어떻게 바꿔 시험했는가 |
| 결과 | 측정·관찰된 변화 |
| 교훈 | 일반화할 수 있는 배움 |
| 적용 여부 | 표준에 반영했는가 |
대상 분야는 Prompt · Agent · RAG · Copilot · Workflow · Multi-Agent UX이며, 이 저장소는 P4에서 시작해 지속 갱신됩니다.