수상작 갤러리

조직의 암묵지가 사람과 함께 빠져나가는 문제를 막기 위한, 8개 에이전트로 구성된 지식 엔진. 라우터와 지식 그래프, 대시보드를 갖췄고 해커톤 출품작임에도 43개의 테스트를 작성했다. 심사위원은 "해커톤 프로젝트가 아니라 제품"이라고 평했다.

코드 리뷰 안에서 보안 취약점을 찾아내고, 수정 코드를 작성하고, 머지 리퀘스트까지 자동으로 올린다. 개발자가 개입할 필요가 없다.

모든 판단에 AI가 만든 설명을 붙인다. 제출 시점에 이미 Google Cloud에 배포돼 실서비스에 쓸 수 있는 상태였다.

코드 의존 관계를 지도로 그려 시스템이 시간에 따라 어떻게 변해왔는지 보여준다. 손대기 전에 그 변경이 어디까지 영향을 미치는지 파악할 수 있다.

탐지·작성·검토 세 에이전트가 이어받으며 문서를 고친다. 확신이 서면 머지 리퀘스트를 만들고, 애매하면 이슈로 남겨 사람에게 넘긴다.

5개 에이전트가 운영 환경의 안전한 복제본을 대상으로 DB 마이그레이션을 실행하고 검증한다. 실제 PostgreSQL과 실제 데이터로 동작하며 Google Cloud에 배포됐다.

AI가 만들어낸 보안 리포트를 한 번 더 검증해, AI의 발견과 개발자의 실제 행동 사이에 있는 신뢰의 간극을 메운다.

CI/CD 파이프라인이 환경에 미치는 영향을 스캔해 탄소 발자국 리포트를 만든다.

무엇을 실어 보내고 싶은지 자연어로 적기만 하면 운임, 관세, 규제, 물류 리스크를 한자리에 모아준다. 국제 무역 준비 단계의 흩어진 조사를 대신한다.

AI가 만든 정보를 암호학적으로 검증 가능하게 만든다. 모든 출처를 SHA-256으로 지문화해 솔라나에 고정하므로 위변조 여부를 누구나 감사할 수 있다.

24개 에이전트가 동시에 탐색하며 위치·기기·쿠키에 따른 가격 차별을 실시간으로 잡아내고 분류한다.

마케팅 팀을 위한 AI 가시성 분석 도구. AI가 생성한 답변 속에서 브랜드가 얼마나 노출되는지 점수화하고, 인용 격차를 분석해 근거 있는 개선안을 제시한다.

67개 관할권, 125개 규제 당국의 웹사이트와 PDF, 공청회를 감시하면서 모든 변경 사항을 SOC 2·ISO·NIST 통제 항목에 매핑한다.

상업용 부동산 임대료의 수요 측 조기경보 엔진. 시장 전환을 5~7개월 앞서 감지하며 17개 대도시권에서 79.3%의 적중률을 기록했다.

EU의 K9~K12 학생을 위한 AI 시험 대비 도우미. 에스토니아를 시작으로 국가 교육과정에 맞춘 진단 평가와 적응형 학습 계획을 제공한다.

여성의 호르몬 생리와 경영 판단을 연결하는 멀티 에이전트 시스템. 리더 자리에 있는 여성에게 생체 기반의 판단 근거를 제공한다.

신호 순위 매기기, 백테스트, 리스크 노출 관리, 읽기 전용 감사 기록을 갖춘 자율 트레이딩 에이전트.

마음이 가라앉기 전에 그 징후를 잡아내려는 시도. 기억을 의미·감정·음성 억양 등 6종의 명명된 벡터로 Qdrant에 저장하고, 직접 만든 트랜스포머가 14일치 감정 시퀀스를 읽는다. 악화 조짐이 보이면 사용자가 과거에 회복했던 기록을 찾아 "전에도 빠져나왔다"는 증거로 보여준다.

DJ 세트에 수백 명의 청중이 어떻게 반응할지 실시간으로 시뮬레이션한다. 청중 한 명 한 명이 음향 특징을 포함한 532차원 하이브리드 벡터로 Qdrant에 존재하며, 15초마다 취향 변화를 점수화해 관객이 하나로 모이는지 갈라지는지를 2D로 보여준다.

플레이어의 모든 선택이 벡터화된 '영혼의 이력'으로 쌓이는 다크 판타지 RPG. NPC가 과거의 행적을 정확히 인용하며 말을 걸고, 누적된 일화 기억에 따라 새로운 전개가 열린다. 기억 구동 게임 경험을 Qdrant Cloud로 구현했다.

협력사 계약의 컴플라이언스 심사를 자율화한 멀티 에이전트. Copilot Studio 오케스트레이터와 4개의 전문 에이전트가 수신한 계약 PDF를 Dataverse의 15개 규칙과 대조해 적신호·황신호·청신호로 판정하며, 메일 수신부터 리포트까지 2분 안에 끝낸다. 해커톤 전체 최고 점수를 받았다.

인사 평가 피드백을 '앞으로의 성장 계획'으로 바꿔주는 Copilot Studio 에이전트. SharePoint에서 역량 정보를 가져오고 Microsoft Learn 자료를 제시하며 사내 멘토까지 연결한다. 관리자 승인 절차는 Power Automate로 자동화했다.

회의록을 첨부한 메일을 전달하기만 하면 스프린트 목표와 에픽, 스토리를 뽑아내 Jira Cloud에 이슈를 자동으로 등록하는 AI 스크럼 어시스턴트. Microsoft Learn과 Jira 두 개의 MCP 서버를 연동했고 스프린트 준비 시간을 약 70% 줄였다고 한다.

중소기업을 위한 자율 IT 서비스 데스크. SharePoint 신청 포털이 Power Automate를 거쳐 Copilot Studio 분류 에이전트로 이어지고, 관리자는 Teams에서 한 번의 탭으로 승인하며, 실행은 Microsoft Graph의 최소 권한으로 이뤄진다. 스택 전체를 AI 에이전트가 만들고 유지하며 사람은 한 명이 감독할 뿐이다.

유아의 걸음걸이 영상을 오롯이 기기 안에서만 분석하는 프라이버시 우선 안드로이드 앱. 촬영 품질을 확인한 뒤 33개 지점의 자세 추정을 로컬에서 돌리고 결정론적 보행 분석을 적용하며, 기기 내 AI 도우미가 결과를 보호자에게 풀어 설명한다(진단용이 아닌 연구 프로토타입).

스마트폰 카메라가 본 장면을 허리 벨트의 방향별 진동으로 바꿔 시각장애인이 장애물을 피하도록 안내하는 저가 웨어러블. 모든 처리가 기기 안에서 끝나며 인터넷 연결이 필요 없다.

GPS도 통신망도 쓸 수 없는 상황을 상정한 오프라인 생존 지원 AI. 기기 안에서 응급처치 분류를 수행하고, 태양과 별로 진북을 찾아내는 나침반 기능에 구조자와 부상자 사이의 통역까지 맡는다.

쿠버네티스의 낭비되는 리소스를 에이전트가 스스로 찾아내고 원인을 분석해 수정까지 수행하는 FinOps 플랫폼. kagent·kgateway·kmcp를 결합해 비용 최적화를 상시 자동 운영으로 바꿨다.

여러 MCP 서버를 하나의 엔드포인트로 묶어 IDE와 AI 클라이언트가 MIMIC-IV 임상 데이터를 안전하게 조회하도록 만든 쿠버네티스 네이티브 플랫폼.

여러 클러스터에 걸친 엔터프라이즈 AI 인프라를 한눈에 파악하는 쿠버네티스 네이티브 인벤토리 컨트롤러. agentregistry 개념을 확장해 대규모 환경에서도 에이전트 인프라를 관리할 수 있게 했다.

kagent에 시각을 더한 에이전트. 웹캠으로 찍은 사진을 Nano Banana와 Veo3로 변환하며, 미국 수어 모드를 갖춰 접근성까지 고려했다.

A2A를 통해 kagent와 Microsoft Agent Framework를 잇는 브리지. .NET 기반으로 만든 에이전트를 그대로 kagent 생태계로 가져올 수 있다.

agentgateway를 단순 모델 프록시에서 에이전트용 아이덴티티 인식 컨트롤 플레인으로 끌어올린 9건의 PR. 엣지 인증, OpenTelemetry 기반 실행 가시성, 다중 모델 프로바이더 지원을 함께 구현했다.

MCP 인프라를 위한 쿠버네티스 네이티브 거버넌스. agentgateway와 kagent 리소스를 감시하고 MCP 서버 단위로 보안 점수를 매기며 Gemini 또는 Ollama로 위험을 설명한다.

MCP 인증·인가 구현을 보여주는 풀스택 이커머스. agentgateway와 Keycloak JWT, CEL 규칙을 프로토콜 계층에서 강제해 에이전트가 보안 경계를 우회할 수 없게 했다.

OpenMRS 안에서 진료 대기열을 임상적 긴급도에 따라 재정렬한다. 생성형 모델에 분류를 맡기지 않고 결정론적인 NEWS2 점수를 사용해 동작이 예측 가능하다. 심사위원과 커뮤니티 투표 모두에서 1위를 차지했다.

진료 중 대화를 현장에서 전사·번역하는 오프라인 대응 스택. 음성을 외부로 내보내지 않는 설계이며, 임상의가 결과를 검토한 뒤 사용하는 흐름을 전제로 한다.

재난 의료 현장의 대화와 외상 이미지를 바탕으로 기록 작성과 상황 파악을 돕는다. LFM의 약점을 파악해 데이터를 정비하고 추가 학습으로 보완한 짧은 기간의 구현력이 높이 평가됐다.

보이스피싱 징후를 실시간으로 감지해 통화 중에 경고하는 AI 서비스. 일본 특유의 사회 문제를 겨냥했고, LFM을 어디에 배치할지에 대한 판단과 UX 설계가 사업성 측면에서 좋은 평가를 받았다.

긴 방송 영상을 넣으면 편집 구성안과 장면 선택, 자막 작성까지 자동으로 처리해 SNS용 숏폼을 만든다. 생성 후에도 '자막을 노란색으로' 같은 대화형 지시로 수정할 수 있으며, 방송사 28개 팀 중 1위를 차지했다.

자연어로 다루는 3D 인체 해부 아틀라스다. 뇌경색에 대해 알고 싶다고 말하면 AI가 관련된 장기와 혈관을 골라 입체로 띄우고 설명을 덧붙인다. 언어 해석과 구조 식별, 그리기를 각각 분리한 설계로 잘못된 표시를 억제하며, 입력이 모호할 때는 후보를 돌려주고 확인하는 장치도 갖췄다.

모호한 말 한마디에서 마인크래프트 마을을 지어 올리는 AI 에이전트. 먼저 AI가 콘셉트 그림을 그리고 구획과 각 건물의 설계를 정한 뒤, 이미지를 일단 구조로 언어화하고 나서 좌표로 변환하는 2단계 방식으로 앞뒤가 맞는 건축물을 만들어 낸다. 뼈대는 한 번에 세우고, 장식은 봇이 현장을 돌며 마무리한다.

주변 현상 뒤에 숨은 법칙을 AR로 실제 풍경 위에 겹쳐 보여 주는 앱이다. 난이도와 분야를 고른 뒤 스마트폰을 분수나 다리에 비추면, 화면을 해석한 AI가 궤적과 힘의 방향을 그림으로 그려 눈앞 풍경에 포개어 띄운다. 더 알고 싶어지면 자세한 해설 페이지로 넘어가는 길도 마련돼 있다.

가지고 있는 블록만으로 무엇을 만들 수 있을지 제안해 주는 앱이다. 사진에서 보유 부품을 인식해 쌓아 두고, 테마와 난이도를 지정하면 AI가 3D 조립 순서를 생성한다. 만들어진 순서는 물리 엔진이 겹침과 공중에 뜬 부분을 검사해 문제점을 구체적으로 알려 주고, AI에게 최대 세 번까지 다시 만들게 한다.

신호등 대신 시장의 원리로 교차로를 정리하는 실험적 시스템이다. 차량마다 붙은 AI 에이전트가 통행권을 놓고 스스로 협상하며, 긴급한 정도와 가진 자금을 따져 마이크로페이먼트로 합의에 이른다. 키를 넘기지 않고도 소액 결제를 즉시 실행하는 장치를 넣어, 자율주행을 전제로 한 교통의 모습을 제안한다.

식물로 환생한 캐릭터와 대화할 수 있는 장치. 토양의 습도와 온습도, 밝기를 센서로 계속 측정하고 그 값을 '목이 마르다', '춥다' 같은 감각으로 AI에 전달해, 표정과 목소리로 상태를 호소하게 만든다. 인체 감지 센서가 사람을 발견하면 음성 대화가 시작되므로, 아이는 숫자를 읽지 않고도 돌볼 계기를 얻는다.

미술관과 관람객을 잇는 플랫폼이다. AI가 그림 이미지를 바탕으로 세 단계 난이도와 여러 언어로 해설을 만들어 음성 가이드로 들려준다. 관람객이 작품마다 남긴 취향 데이터를 임베딩과 대조해 다음에 볼 작품과 그 작품을 소장한 미술관을 추천하고, 미술관 쪽에는 작품 단위의 평가를 보여 줘 전시 개선에 쓰게 한다.

지도자도 자금도 부족한 야구팀을 위한 분석 플랫폼이다. 영상에서 자세를 추정해 동작을 수치로 바꾸고, 감각에 의존하던 지도를 숫자와 말로 된 평가로 대체한다. 포지션별 고민 상담과 훈련 메뉴 제안도 갖췄으며, 서버리스 구성으로 낮은 비용의 운영을 노린다.

방 안에서 물건 찾기를 돕는 AI 파트너다. 일정한 간격으로 방을 살펴 영상 기록을 쌓아 두고, 열쇠가 어디 있느냐고 물으면 놓인 자리뿐 아니라 잡지 밑에 깔려 있다는 식의 상태까지 말로 알려 준다. 영상에 잡히지 않았다면 캘린더 일정에서 추리해 후보를 내놓고, 서보로 카메라 방향도 스스로 바꾼다.

미국에는 출소 후의 생활을 돕는 제도가 이미 있지만 주거, 신분증, 법률 지원, 취업 프로그램이 각각 다른 기관에 흩어져 있어 정작 당사자가 닿기 어렵다. Alyosha는 당사자와 지원 기관, 케이스워커를 한곳에 모아, 흩어진 자원을 사회로 돌아가는 하나의 길로 안내한다.

브라우저만 있으면 되는 다국어 복지 급여 안내 도구다. 영어와 스페인어, 프랑스어를 지원하며, 이용자는 자기 상황을 입력하거나 말로 전하기만 하면 된다. 자연어 처리가 필요한 지원을 확신도와 함께 뽑아내고, 수급 자격을 어떻게 봐야 하는지 설명한 뒤 도움이 실제로 닿을 때까지 후속 안내를 이어 간다.

오피오이드 위기의 최전선에 선 카운티 보건 책임자와 의원, 옹호 단체를 위한 정책 지원 플랫폼이다. 문제의 규모가 어느 정도인지 보여 주고, 그 위에서 대응책을 설계하도록 돕고, 그 대응에 얼마가 들고 얼마를 아낄 수 있는지까지 추산해 제시한다.

페루의 지방자치단체가 재해의 조짐을 이른 단계에서 붙잡을 수 있도록 만든 시스템이다. 일곱 개의 AI 에이전트가 서로 맞물려 지진과 홍수, 화재, 기상 이변, 언론 보도를 실시간으로 지켜보다가, 상황이 커지기 전에 지역 담당자에게 경보를 자동으로 보낸다.

이 풀 리퀘스트가 현실에서 무엇을 망가뜨릴 수 있는지를 묻는 멀티 에이전트 릴리스 게이트. 통과와 실패 체크를 늘어놓는 대신 실제 운영에 가까운 맥락에서 변경을 평가해 배포 신뢰도를 0~100점으로 돌려주고, 어디에 위험이 있는지를 쉬운 말로 정리한 요약도 함께 내놓는다.

취급 품목이 손으로 보기엔 너무 많은 이커머스 판매자를 위한 멀티 에이전트 시스템이다. 경쟁 마켓플레이스의 움직임을 지켜보며 가격 조정안을 제시하고, 원하면 자동으로 적용하기까지 한다. 겨냥하는 것은 가격과 위험 판단이 시장의 움직임에 뒤처지는 동안 조용히 새어 나가는 이익률이다.

실시간 교통 정보를 차량 관리와 물류 업무 흐름에 끌어들이는 서비스다. Microsoft AI Platform 위에 만들어졌으며, 도로 상황 파악과 차량 가시성, 경로 개선 제안을 결합해 공급망에서 쌓이는 지연을 줄이는 것을 노린다. 배차와 배송 판단을 감이 아니라 지금의 도로 상태에 근거해 내릴 수 있게 한다.

팀이 자신들의 Azure 환경에서 실제로 무엇이 돌아가고 있고 무엇부터 손봐야 하는지 보여 주는 도구다. 리소스를 계속 찾아내 아키텍처와 운영의 모범 사례에 비추어 점수를 매기고, 안정성과 비용 관점에서 다음에 취할 조치를 제안한다.

Azure DevOps의 풀 리퀘스트 화면 안에서 동작하는 AI 코드 리뷰 확장. 변경 내용을 자동으로 읽어 리뷰하고, 보안상의 위험과 사내 규정 및 컴플라이언스의 빈틈을 이른 단계에서 지적한다. 병합한 뒤에 문제가 드러나는 대신, 코드가 들어가기 전에 개발자가 처리할 수 있는 위치에 리뷰를 놓았다.

리드 발굴부터 리서치, 제안서 작성, 아웃리치까지 자동화하는 AI 영업개발 시스템. 62개국 10,400명이 참가한 대회에서 대상을 차지했다.

ADK 오케스트레이션으로 구축한 멀티 에이전트로 에너지 기업의 고객 관리 방식을 바꾼다.

브라질의 교육 격차를 좁히기 위한 시스템. 자율 에이전트가 작문을 채점하고 개인별 학습 계획을 짜며 여러 과목을 아우르는 모의고사를 만든다.

클라우드 인프라의 지속가능성을 지속적으로 감사하고 예측하며 최적화하는 AI 팀.

시각 자료와 퀴즈, AI 도우미를 갖춘 인터랙티브 수업으로 구현한 차세대 맞춤형 교육.

자연어 설명을 실제 물리 법칙에 부합하는 검증된 파인만 다이어그램으로 변환한다. 이론과 자동화, 기호 추론을 잇는 시도.

ADK와 Vertex AI로 만든 멀티 에이전트 금융 분석 플랫폼. 트레이딩 가설이 성립하는지 평가한다.

비주얼 에이전트 빌더. 평범한 영어로 설명하고 화면에서 설계한 뒤 곧바로 테스트할 수 있다.

'빛'이라는 주제를 여러 장면에 녹여낸 퀴즈 게임으로, 팀 카모미의 작품. 심사위원이 직접 조작하는 실기 심사에서 전반적인 완성도를 인정받아 우승했다.

카미에 신주가 '변명'이라는 개념에서 출발해 45분 만에 만들어낸 작품. 확실히 동작하는 완성도를 인정받아 팀전과 개인전 종합 성적에서 부문 우승을 차지했다.

조직 안에서 '이걸 가장 잘 아는 사람'을 찾아주는 전문가 매칭 시스템. Jira, GitHub, 사내 문서, 이력서로 지식 그래프를 만들고, 본인에게 연락하기 전에 그 사람의 디지털 트윈에게 먼저 물어볼 수도 있다.

AI로 의심 거래를 감지해 메일로 알리고, AI 음성 비서를 통해 신고까지 마칠 수 있는 거래 분석 시스템. Llama API의 멀티모달 기능으로 고객 관련 뉴스도 대조한다.

파인튜닝이 필요 없는 관제실 AI 오퍼레이터. 감시할 이벤트를 일상 언어로 정의하면 Llama 4의 멀티모달 시각이 탐지하고 보고한다.

Llama 4 Maverick의 긴 컨텍스트로 400쪽짜리 지질 조사 보고서를 처리해 지하 구조의 3D 모델을 만든다. 제작자가 현직 지질학자다.

이커머스 탐색을 3D 세계 탐험으로 바꾼다. 카테고리는 산맥이 되고 검색 결과 수가 지형의 높이가 되며, LLM 가이드 'Q-Bert'가 안내를 맡는다.

로봇의 행동 기억 은행. 센서와 동작 시퀀스를 벡터로 저장하고 안전 라벨을 붙인 뒤, 가장 안전한 이웃 사례를 찾아 다음 동작을 제안한다.

장소와 사건을 '기억하는' 게임 NPC. CLIP 기반 이미지 기억과 텍스트 기억으로 시공간 기억을 구성하며, 로컬 VRAM 3GB에서 1~2초 지연으로 동작한다.

이동 경로와 시간대를 넣으면 하이브리드 의미 검색에 지리·시간 필터를 더해 지나는 길에 열리는 이벤트를 찾아준다.

음악의 특징과 라벨링된 춤 영상을 매칭해 개인 맞춤 바차타 안무를 만들어내는 AI 안무가.

AI로 화장품 리테일의 접객을 바꾼다. 매장과 이커머스, 상담 채널을 넘나들며 고객 데이터를 즉시 분석해 개인 맞춤 제안을 만들어, 베테랑과 신입 판매원의 경험 격차를 메운다. 37개 팀 약 150명 중 정상에 올랐다.

슬랙 위에서 역할을 나눈 멀티 에이전트가 전략 수립과 카피 작성, 분석을 분담하며 마케팅 PDCA를 돌린다. '병렬로 일하는 AI 팀'이라는 발상이 핵심이다.

지자체와 기업, 이주 희망자 사이의 정보 단절을 해소하는 지역 활성화 에이전트. 조건 정리부터 지역·일자리·제도 매칭, 이주 후 정착 지원까지 함께한다.

로봇 '로보혼'이 Agentforce로 어르신과 대화하며 일일 리포트를 자동으로 작성해 가족의 슬랙으로 보낸다. 복약 확인과 건강 이상 감지까지 맡아 고독사에 대한 불안을 덜어준다.

장바구니에 담긴 것을 분석해 오늘 저녁 메뉴를 제안한다. Gemini와 GKE Autopilot, ADK, A2A로 구성했다. 133개국 4,773명이 참가한 대회에서 대상을 받았고 수상자는 KubeCon 무대에도 섰다.

멀티 에이전트 파이프라인으로 신용카드 사전 심사를 새로 짰다. 소비 패턴을 분석해 은행의 수익성과 고객 가치 사이에서 균형 잡힌 조건을 제시한다.

온라인 쇼핑몰에 그대로 끼워 넣을 수 있는 플러그앤플레이 AI 마이크로서비스. 이미지 합성으로 그 옷을 입은 자기 모습을 보여주고, 접근성을 고려한 스마트 상품 설명도 만든다.

개인화 대화와 가상 피팅, 즉석 광고 생성을 한데 묶은 지능형 리테일 자동화. Gemini와 GKE 오케스트레이션으로 구현했다.

역할이 나뉜 6개의 AI 에이전트가 만들어내는 대화형 쇼핑 경험. 스타일을 이해하고 취향을 학습해 나간다.

유튜브의 기술 데모 영상을 통째로 가져와 내용을 구조화된 지식베이스로 바꾸고 검색할 수 있게 만든다. 흩어진 영상 자산을 '조회 가능한 데이터'로 바꾼 점이 인정받아 16개국이 참여한 첫 Free Edition 해커톤에서 1위를 차지했다.

태양 플레어가 송전망에 미칠 영향을 예측해 전력 계통 운영자를 돕는 우주 기상 분석 시스템. 7일 예보와 리스크 임계값, 권장 조치를 제시하며 데이터 엔지니어링과 ML로 핵심 인프라의 회복력을 높인다.

NLP로 원본 레시피 데이터를 정리하고 주제와 맛 성향으로 묶어, 자연어로 물으면 맞춤 추천을 돌려주는 엔진. 텍스트 처리 워크플로의 실전 사례로 3위에 올랐다.

Microsoft Fabric 위에서 구급차 경로를 실시간 최적화하는 엔진. 미러링된 Azure SQL에 들어온 출동 이벤트가 Activator로 노트북을 실행시키고, Google Routes API와 '사이렌 주행이 얼마나 빠른가'를 예측하는 ML 모델을 결합해 관제실용 Power BI 지도로 보여준다. 이탈리아 개발자의 작품.

도시의 쓰레기 수거를 똑똑하게 만드는 AI 시스템. 쓰레기통이 얼마나 찼는지 감시해 넘칠 시점을 예측하고 수거 경로를 동적으로 다시 짠다. 케냐 팀이 Fabric Data Agents와 Copilot Studio, Azure OpenAI로 만들었다.

학교 음악 수업을 염두에 둔 작곡 보조 도구. 학생이 '이런 곡을 만들고 싶다'고 자기 말로 적으면 AI가 그 뜻을 읽고 어울릴 만한 코드 진행과 멜로디 기법을 후보로 제시한다. AI가 곡을 통째로 완성해 버리지 않고 학생이 후보를 들어 보고 고르는 과정을 남겨 둔 덕분에, 획일화되기 쉬운 음악 교육에 개인의 창작 경험이 들어온다.

학급 통신이나 학교 소식지를 만드느라 매주 몇 시간을 쓰는 초·중학교 교사를 위한 도구다. 말을 걸면 AI가 빠진 정보를 되물으며 원고를 짜 주고, A4로 인쇄해도 흐트러지지 않는 레이아웃의 HTML이나 PDF까지 마무리한다. 종이로 나눠 주는 기존 문화를 바꾸지 않아도 되도록 설계돼 있어 IT에 익숙하지 않은 교사도 도입하기 쉽다.

조용한 호수에서 카약을 타고 싶다는 식의 분위기뿐인 바람에서 일정을 짜주는 선언형 AI 여행 플래너다. 인기 명소와 시간대별 혼잡 데이터, 후기를 함께 분석해 붐비는 시간을 피하도록 방문 순서를 최적화한다. 대화 중에 말을 바꿔도 그 자리에서 다시 계산해 응답하므로, 총무 역할을 맡은 사람이나 현지 사정에 어두운 여행자에게 유용하다.

사려는 가구가 내 방에 들어갈지 확신이 서지 않는 순간을 겨냥한 이커머스 연동 앱이다. AI가 방 사진에서 치수와 이미 놓인 가구를 읽어 내 3D 디지털 트윈을 자동으로 만든다. 그 공간에 상품을 놓아 확인할 수 있고, AI가 지금 보고 있는 화면과 좌표를 파악하고 있어 상황을 설명하지 않고도 바로 상담하거나 방에 맞는 상품 검색을 맡길 수 있다.

목공 등 제조 현장에서 오랫동안 숙련자가 맡아 온 견적 작성을 AI 에이전트에 넘기는 서비스. PDF 도면 읽기, 제작물과 수량 파악, 부재의 수량과 가격 산출, 견적서 출력으로 공정을 나누고, 각 단계마다 사람이 AI의 초안을 확인하고 수정·승인한 뒤 다음으로 넘어간다. 금액 정확도가 요구되는 업무에서도 쓸 수 있는 구성이다.

회의 중 발언을 브라우저에서 실시간으로 받아 적고, 사령탑 역할의 AI가 여러 전문 에이전트에게 지시를 내려 할 일과 담당자, 결정 사항, 안건, 개요도를 자동으로 짜 올리는 대시보드형 앱이다. 메모하느라 쫓기던 진행자를 회의록 작업에서 풀어 주고, 회의가 끝나는 순간 정리된 회의 보드가 참석자 모두의 화면에 떠 있다.

일본을 찾은 외국인이 지진이나 태풍을 만났을 때, 일본어 재난 정보를 읽지 못하고 대피 장소도 알 수 없는 불안에 답하는 AI 에이전트다. 기상청과 국토지리원의 공식 데이터에 방재 가이드를 더해 모국어로 긴급 속보와 대피소 안내, 안부를 전하는 문구까지 제시한다. 평상시에는 미리 대비를 권하는 역할도 한다.

만들고 싶은 가구의 완성 사진을 한 장 올리면 필요한 부품 검출, 3D 모델 생성, 가공과 조립 순서 정리, 설계서 PDF 출력까지 자동으로 처리하는 웹 앱이다. 도면을 그리지 못하고 재료 고르기에서도 망설이는 DIY 초보자가 믿을 만한 작업 지침서를 손에 쥔 채 제작을 시작할 수 있도록 하는 것을 노린다.

요리 중에는 손이 더러워 휴대폰을 만지기 어렵고, 전문 용어를 매번 찾아보기 번거로우며, 가지고 있는 종이 레시피는 활용하지 못한다. 이런 불만에 답하는 스마트폰·태블릿용 레시피 앱이다. 웨이크워드 음성 조작은 로컬 모델이 곧바로 반응하고, 용어나 대체 식재료에 대한 질문은 RAG로 답한다. 잡지 레시피는 사진만 찍으면 데이터가 된다.

사회복지사의 업무 부담에 주목한 AI 에이전트다. 면담 대화 기록에서 이용자의 사정 항목을 자동으로 채우고, 야마가타현의 지원 제도를 모아 만든 자체 RAG를 검색해 그 사람에게 맞는 제도를 할 일 형태로 제시한다. 종이와 디지털이 섞인 현장에서도 쓸 수 있도록 화면을 단순하게 유지했고, 지원자가 이용자와 마주하는 시간을 되찾는 것을 목표로 한다.

잃어버린 반려동물의 주인과 발견자를 이어 주는 웹 서비스다. 이미지를 해석하는 탐정 역할과 행동을 예측하는 역할, 두 에이전트가 협력해 날씨와 시간대, 지형으로 머물러 있을 확률을 추정하고 지도 위에 히트맵으로 그린다. 발견자가 올린 사진은 AI가 유사도를 판정해 자동으로 대조하며, 당사자끼리 채팅으로 바로 연락할 수 있다.

손으로 쓴 답안의 첨삭을 돕는 웹 앱이다. 문제와 채점 기준을 미리 등록해 두고 답안 PDF를 건네면, 분류와 필사, 첨삭을 나눠 맡은 세 갈래의 AI가 코멘트 초안을 만든다. 교사는 화면에서 코멘트를 고치며 배치한 뒤 그대로 PDF로 내보낼 수 있다. 점수만 적어 돌려주기 쉬운 시험지를 첨삭까지 끌어올리는 것이 목표다.

지나가기 전에 도로의 위험을 미리 찾아내는 시스템. 지정한 경로를 따라 50m 간격으로 스트리트 뷰 이미지를 모으고, 교차로의 사각지대와 노면 상태, 시인성 같은 여러 관점에서 AI가 분석해 위험도를 10단계로 점수화한다. 결과는 색으로 구분된 지도로 나타나며, 신경 쓰이는 지점은 채팅으로 대책을 확인할 수 있다.

일상의 사소한 말다툼을 토론 대회로 바꿔 놓는 실물 장치다. 참가자가 번갈아 주장을 펴면 받아 적힌 내용을 LLM이 사회자처럼 받아 논리성과 근거 유무를 기준으로 점수를 매긴다. 점수는 MCP를 거친 BLE 제어로 모터에 전달돼 진짜 천칭이 기우는 모습으로 눈앞에 나타난다. 프롬프트만 바꾸면 규칙도 달라진다.

마라톤 대회 당일을 미리 체감하기 위한 지원 앱이다. 코스의 GPX 데이터와 기상 조건, 주자의 목표와 훈련 기록을 맞대어 AI가 주의할 지점과 페이스 배분, 급수 조언을 이끌어낸다. 그 내용을 자막이 달린 생성 영상으로 보여 주어 달리기 전 이미지를 잡고 레이스 중 판단을 돕는다.

텍사스의 식료품 체인 HEB가 만든 시스템. 행사와 생활 방식, 예산, 브랜드 선호를 매장 재고와 대조해 고객별 장보기 목록을 자동으로 짜준다.

자연어로 종목을 스크리닝한다. 질문을 스크리너 API 쿼리로 바꾸고, 대화를 이어가며 조건을 좁혀 나간다.

영국 방송사 ITV의 스트리밍 서비스 ITVX를 위한 AI 챗봇. 시청자 각자의 취향에 맞춰 프로그램을 추천한다.

어떤 텍스트나 파일이든 몰입형 1:1 과외 경험으로 바꾼다. Azure AI와 GPT-4를 기반으로 맞춤 학습 가이드와 시험, 맥락 기반 학습 세션을 만들어낸다.

몰입형 스토리텔링과 AI 기반 대화를 결합한 역사 교육 게임. 역사 속 인물과 이야기를 나누며 배운다.

강의 노트를 올리면 맞춤형 퀴즈와 플래시카드로 바꿔주는 학습 플랫폼.

교실 시스템과 연동되는 도구로, GPT-4가 학생의 노트를 실시간으로 플래시카드와 퀴즈 문항으로 바꿔준다.

공급망은 계획과 현실이 어긋난 순간부터 결품까지 남은 시간이 길지 않다. eCoino는 BI 화면에서 여러 대응 시나리오를 나란히 놓고 비교하면서, 진행자 역할을 맡은 AI 에이전트와 대화하며 대책을 빠르게 짜 나간다. 정보를 모으고 선택지를 정리하는 일은 기계가 맡고, 최종 판단은 사람이 내리는 구조다.

태블릿이 보급된 중학교에서 갓 부임한 영어 교사를 돕기 위해 만들어진 수업 지원 도구다. 수업 준비부터 실제 수업, 쪽지시험 자동 출제와 채점, 학생별 피드백까지를 하나의 흐름으로 이어 준다. 수업 중 음성을 받아 적어 배운 내용에 맞는 문제를 만들고, 틀린 답의 경향은 학급 단위로 분석한다.

조직이 커질수록 다른 부서의 움직임은 보이지 않고, 사내보를 만드는 쪽의 품도 늘어난다. 이 작품은 AI 에이전트가 사내 채팅과 회의록을 주기적으로 읽어 그 주의 일들을 신문 지면 형태로 자동 편집해 배포한다. 사설이나 직원 소개 같은 읽을거리도 만들어져 사내 정보를 즐기면서 따라갈 수 있다.

해외 식당에서 메뉴를 읽지 못해 주문을 망설이는 순간을 돕는 모바일 앱이다. 메뉴판을 촬영하면 OCR이 요리 이름과 가격을 뽑아내고, 번역과 짧은 설명, 요리 이미지를 함께 보여 줘 맛과 생김새를 그려 볼 수 있다. 고른 메뉴는 현지어 주문 문장으로 만들어져 종업원에게 보여 주기만 하면 되고, 지난 기록도 남는다.

주말마다 어디에 갈지 고민하는 육아 가정을 위한 나들이 제안 에이전트. 사는 지역을 등록해 두면 AI가 웹에서 지역 행사를 주기적으로 모아 데이터베이스로 쌓고, 벡터 검색으로 취향에 가까운 것을 찾아 준다. 마음에 드는 행사가 있으면 이동과 식사, 기저귀 갈 곳까지 포함한 하루 일정을 짜 준다.

임신 기간에는 몸 상태가 날마다 달라져 기억에만 의지해서는 검진 때 의사에게 정확히 전하기 어렵다. BLOOMS는 그 기록을 대신 맡아 주는 iOS·웹 앱이다. 글이나 사진으로 남긴 기록에 생성형 AI가 반응을 돌려주고, 더 찾아볼 때 쓸 검색어도 함께 제시한다. 일정 기간의 기록을 요약해 주는 기능이 있어 돌아보거나 진료 때 상담 자료로 쓸 수 있다.

맞벌이나 그림책 비용 부담으로 책 읽어주는 시간을 내기 어려운 가정을 위한 웹 앱이다. 나이와 사용할 문자, 읽는 시간, 좋아하는 장르를 고르면 AI가 이야기와 삽화를 만들고 음성으로 읽어준다. 한 편당 십몇 엔이라는 비용으로 아이의 발달 단계와 관심사에 맞춘 그림책을 매번 새로 준비하는 것을 노린다.

모바일 앱 MVP를 만드는 데 드는 비용과 기간이라는 벽에 맞선 AI 개발 에이전트다. 만들고 싶은 앱의 요건을 자연어로 말하면 Flutter 코드를 생성해 그 자리에서 미리 볼 수 있고, 오류가 나면 AI가 스스로 고친다. 완성한 앱은 클릭 한 번으로 Firebase에 배포되어, 1인 개발자도 시제품을 빠른 주기로 돌려 볼 수 있다.

임대와 호스텔을 위한 AI 챗봇. 취향과 행동 이력을 바탕으로 매물을 추천하며 영업 부문 비용을 평균 36% 줄인다고 내세운다. 우승과 함께 슬링샷 액셀러레이터 진입권을 얻었다.

AI로 조직 문화 적합도를 평가하는 채용 도구. 문화와 일하는 방식, 가치관이 맞는 후보를 찾도록 돕는다.

OpenAI Whisper와 GPT-3로 주식 투자 영상을 받아쓰고 분석해, 영상에서 말하는 전략을 실제로 실행하도록 돕는다. 1,700명이 참가한 생성형 AI 해커톤 초창기의 우승작.

머신러닝으로 마이크 음성을 실시간 분석해 음란·유해·위협·모욕성 발언을 표시한다.

말을 더듬는 사람을 위한 챗봇. 실시간 음성을 정확히 텍스트로 옮기고, 말더듬에 관한 개인적인 질문에도 답한다.