X-SYNTH는 기업 AI 에이전트 작업에 필요한 컨텍스트를 인간 주의(어텐션) 패턴을 기반으로 합성하는 프레임워크로, 기존 쿼리 임베딩 검색 방식을 대체한다. 각 작업자의 디지털 행동 흔적을 디지털 트윈 시그니처(DTS)로 모델링하고 7가지 어텐션 필터 중 개인·쿼리별로 선택해 인과적으로 관련된 활동을 식별한다. 세일즈 리드 식별 과제에서 X-SYNTH 적용 시 진성 리드율이 9.5%에서 61.9%로 6.5배 향상되고 오탐율은 90.5%에서 18.8%로 급감했다. 기업 컨텍스트 합성은 검색 문제가 아니라 관련성 문제이며 인간 주의가 가장 신뢰할 수 있는 기준점임을 보여준다.

• •기존 검색 방식은 복잡한 에이전틱 작업에서 낮은 진성 리드율과 높은 오탐율 문제를 일으킨다.
• •X-SYNTH는 작업자의 행동 흔적을 디지털 트윈 시그니처로 모델링하고 비율·역·미분·순환·비교·순차·집단 등 7가지 어텐션 필터를 사용한다.
• •세일즈 리드 식별에서 진성 리드율 6.5배 향상(9.5%→61.9%), 오탐율 대폭 감소(90.5%→18.8%)를 달성했다.
• •기업 컨텍스트 합성의 핵심은 쿼리 매칭이 아닌 인간 주의 기반 관련성 판단이다.