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KANANA · 2026 H1 TIMELINE모델에서 카카오톡으로카나나의 반년Kanana-2와 Kanana-o부터 카나나 인 카카오톡, AI 국민비서까지. 올해 상반기 카카오 AI에 있었던 일을 시간순으로 모아봤습니다.2026.01 - 2026.06 · 2026.07.31 기준 자료 확인올해 상반기에는 카나나 소식이 유난히 자주 들렸습니다. 1월에는 새 언어모델을 공개했고, 3월에는 카카오톡과 공공서비스 안으로 들어왔습니다. 5월 이후에는 워터마킹과 가드레일까지 이야기하기 시작했죠. 여섯 달의 소식을 나란히 놓고 보니, 카카오가 모델 자체보다 그 모델이 실제 생활에서 쓰이는 방식에 무게를 두고 있다는 점이 선명했습니다.목차카나나 생태계, 이렇게 보면 쉽다상반기 월별 기록업계 흐름과 함께 본 카나나앰배서더..

이 글은 카카오 AI 앰배서더 KANANA 429 활동의 일환으로 참여한 6월 온라인 세션 후기입니다. 본문은 공개 가능한 범위의 내용과 개인적인 감상을 중심으로 정리했으며, 카카오의 공식 입장이 아닙니다.AI가 더 똑똑해졌다는 말은 이제 익숙하다. 그런데 이번 KANANA 429 6월 온라인 세션에서 더 오래 남은 건 성능 이야기가 아니었다. 세션을 듣고 나니 질문이 조금 바뀌었다. "AI가 얼마나 잘 대답하나?"보다, "AI가 내 일상 안에서 얼마나 자연스럽게 일을 덜어줄 수 있을까?"에 가까웠다.이번 온라인 세션은 크게 세 흐름으로 이어졌다. Kanana-o를 실제로 써본 사람들의 리뷰, PlayMCP와 AGENTIC PLAYER 10 공모전 소개, 그리고 Kanana in KakaoTalk의 방향..

요즘 카카오 AI 관련 소식을 보다 보면 PlayMCP라는 이름이 자주 보인다. 처음 봤을 때는 솔직히 이름부터 살짝 개발자 도구 같아서, "이거 일반 사용자가 봐도 이해되는 건가?" 싶었다.그런데 조금 뜯어보니 생각보다 방향은 명확했다. AI가 대답만 하는 단계에서 끝나는 게 아니라, 카카오맵을 찾고, 일정과 메시지를 연결하고, 필요한 도구를 실제로 호출하는 쪽으로 넘어가는 흐름이었다.카카오 AI 앰배서더 활동을 하면서 관련 내용을 정리해볼 기회가 생겼고, 마침 AGENTIC PLAYER 10이라는 공모전도 진행 중이라 한 번에 정리해보려고 한다.MCP를 아주 쉽게 말하면MCP는 Model Context Protocol의 줄임말이다. 이름은 어렵지만, 핵심은 "AI가 외부 도구와 대화하는 공통 규칙"이..

KANANA-o WORLD CUP TESTAI가 뽑은 A조 시나리오한국은 진짜 올라갈까?Experiment Setup경기 수6경기호출 방식경기별 개별 호출입력 데이터두 팀만결과 공개본문 아래에서 이번에는 카나나 앰배서더 활동답게 카나나-o를 실제 콘텐츠 실험에 써봤습니다. 주제는 2026 북중미 월드컵 A조 예측입니다. 멕시코, 남아공, 대한민국, 체코가 같은 조에 들어갔다고 가정하고, 카나나-o한테 조별리그 6경기를 전부 예측시켜봤습니다.여기서 중요한 건 그냥 “한국 32강 가능?”이라고 한 번 물어본 게 아니라는 점입니다. 그렇게 물어보면 답이 너무 두루뭉술해질 것 같아서, 경기마다 따로 호출했습니다. 멕시코 vs 남아공, 대한민국 vs 체코, 멕시코 vs 대한민국 이런 식으로 총 6경기를 각각 독..

KANANA 앰배서더 활동으로 나만의 프롬프트 만들기 밋업에 다녀왔습니다.저는 밋업 가기 전부터 살짝 기대를 하고 있었어요. 그냥 기능 소개 듣고 끝나는 자리라기보다는 AI 모델이 실제 서비스 안에 들어갈 때 어떤 고민이 필요한지, 그리고 그걸 사용자 경험으로 만들려면 어떤 선택들이 필요한지 볼 수 있지 않을까 싶었습니다.막상 가보니까 분위기는 생각보다 훨씬 편했습니다. 발표도 듣고, Q&A도 하고, 직접 프롬프트 템플릿을 만들어보는 활동도 있었는데 전체적으로 엄청 딱딱한 세미나 느낌보다는 AI에 관심 있는 사람들이 모여서 이것저것 듣고 만들어보는 자리였어요.저번 밋업보다는 좀 샤이한 분들이 많은 느낌이 나긴 했습니다 ㅎ.... AI 모델이랑 AI 서비스는 생각보다 다르더라이번 밋업에서 제일 많이 생각한..

이번 3회차 미션에서는 코드트리 갭체크를 응시하면서 현재 나의 코딩테스트 준비 상태를 점검해 보았다. 코드트리는 알고리즘 개념별로 문제를 풀어보며 실력을 확인할 수 있는 서비스인데, 이번 갭체크를 통해 내가 어느 부분은 안정적으로 풀 수 있고, 어느 부분은 아직 부족한지 꽤 명확하게 확인할 수 있었다. 코드트리는 여기에서 확인할 수 있다https://www.codetree.ai/ 갭체크 결과를 보면 기본 구현 문제에서는 비교적 안정적인 모습을 보였다. `출력` 문제는 38초 만에 1번 시도로 해결했고, `단순 반복문` 문제는 2분 31초, `2차원 배열` 문제는 1분 13초 만에 해결했다. 이 세 문제는 모두 “훌륭하게 해결한 문제”로 표시되었다. 초반 구현 문제에서는 문제를 읽고 바로 필요한 코드를..

Kanana AI 앰배서더로 활동하면서 Kanana-o를 벤치마킹해보다가, 한 가지 생각이 계속 남았다.한국어 멀티모달 모델을 그냥 “사진 보고 답하는 챗봇”으로 쓰면 너무 아깝지 않나?이미지 속 문자나 고지서를 읽는 것 자체도 중요하지만, 실제 사용자는 OCR 결과만 원하는 게 아니다. 특히 어르신이나 디지털 약자에게 필요한 건 “이게 무슨 뜻인지”, “위험한 건지”, “상담원에게 뭐라고 말하면 되는지”까지 이어지는 안내다.그래서 이번에는 Kanana-o API를 활용해서 작은 MVP를 하나 만들었다. 이름은 한장상담이다.한장상담은 사진 한 장을 올리면 AI가 문서 유형을 분석하고, 핵심 정보를 추출하고, 위험도를 판단한 뒤, 어르신이 그대로 읽을 수 있는 상담 문구와 쉬운 설명을 만들어주는 CS 보조..

위 이미지는 AI로 생성된 이미지 입니다. Kanana AI 앰배서더로 활동하면서 가장 궁금했던 건 하나였다.Kanana-o Beta는 한국어 멀티모달 상황에서 실제로 어디까지 자연스럽게 이해할까?결론부터 말하면, Kanana-o Beta는 한국어 음성 인식, 일정 추론, 이미지+음성 QA, TTS에서 확실히 매력적이었다.반대로 JSON 형식 준수, 숫자 검산처럼 실패 비용이 큰 영역은 제품 레이어에서 한 번 더 조여야 했다.모델 소개 문구만 읽으면 대체로 다 좋아 보인다. 그래서 이번에는 조금 다르게 접근했다. 거대한 공개 벤치마크 점수 하나를 가져와 말하기보다, 내가 직접 작은 테스트팩을 만들고, 이미지와 음성, 텍스트가 섞인 상황에서 Kanana-o Beta가 어떻게 반응하는지 확인했다.이 글은 홍..