미국 법률 AI 스타트업 하비가 새 플랫폼 '하비 II'를 공개하고 자체 개발한 첫 법률 특화 모델 '테넷'과 개인의 업무 방식·선호를 기억하는 '메모리' 기능을 선보였다. 테넷은 문샷 AI의 오픈웨이트 모델 '키미 K3'를 기반으로 변호사가 만든 가상 사건 파일로 학습했으며, 이를 통해 외부 모델 의존도를 낮춰 비용을 절감했다. 메모리는 변호사가 문서를 어떻게 수정하고 어떤 결과물을 선호하는지 기억해 반복 지시를 줄여주며, 하비는 이를 개인 단위를 넘어 사건·고객·조직 단위로 확대해 '조직 전체의 메모리'를 구축할 계획이다. 오픈AI·앤트로픽 등 범용 AI에서 시작된 메모리 기능이 법률 등 전문 업무 영역으로 확장되면서, 전문 AI 경쟁의 축이 '지식의 양'에서 '조직 맥락에 맞춘 지속적 활용'으로 옮겨가고 있음을 보여준다.
- •하비, 신규 플랫폼 '하비 II' 공개하며 법률 특화 모델 '테넷'과 '메모리' 기능 출시
- •테넷은 문샷 AI '키미 K3' 기반, 변호사 가상 사건 파일로 학습해 비용 절감
- •메모리는 개인 업무 선호 기억에서 사건·고객·조직 단위로 확장 예정
- •전문 AI 경쟁이 '지식 학습량'에서 '조직 맥락 지속 활용'으로 진화 중
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[8월19일] 도메인 특화 AI의 다음 경쟁력은 ‘메모리’…하비, 업무 맥락까지 기억
- 1.법률 AI 스타트업 하비, '하비 II' 공개…자체 법률모델 '테넷'과 메모리 기능 첫 탑재
- 2.테넷은 문샷AI 오픈웨이트 모델 '키미 K3' 기반, 변호사 학습데이터로 법률 특화 학습
- 3.메모리는 변호사 개인의 문서수정 방식·선호를 기억, 사건·고객 단위로 확장 예정
- 4.미세조정→RAG→오케스트레이션에 이어 메모리 레이어가 엔터프라이즈 AI 진화 다음 단계로 부상
왜 중요한가?
도메인 특화 AI 경쟁이 '얼마나 많은 전문지식을 학습했는가'에서 '그 지식을 특정 조직·개인의 업무 맥락에 지속적으로 맞출 수 있는가'로 이동하고 있음을 보여주는 사례로, 법률 외 다른 전문분야 AI 설계에도 참고가 된다.
본문 미리보기
미국의 대표적인 법률 AI 스타트업 하비가 18일(현지시간) 새로운 플랫폼 ‘하비 II(Harvey II)’를 공개했습니다. 이를 통해 자체 개발한 첫 법률 특화 모델 ‘테넷(Tenet)’과 함께 개인의 업무 방식과 선호를 기억하는 ‘메모리(Memory)’ 기능을 선보였습니다.테넷은 문샷 AI의 오픈웨이트 모델 ‘키미 K3’를 기반으로, 변호사들이 만든 가상 분쟁과 사건 파일을 활용해 법률 업무에 맞게 학습한 모델입니다. 하비는 그동안 오픈AI나 앤트로픽 등의 모델을 업무별로 활용해 왔지만, 테넷 개발로 비용을 절감하는 효과도 얻게
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- 11:02AI 초안
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