Launch HN: Leaping (YC W25) – 자기 개선 음성 AI
- 제목: "마케팅 HN: Leaping (YC W25) – 자가 개선 음성 AI"
- Leaping AI는 음성 AI 에이전트를 여러 단계의 그래프 형식으로 구축하여 테스트 및 개선이 용이하게 함.
- 각 콜의 단계를 평가하여 특정 단계에서 오류 및 후퇴를 추적할 수 있으며, 그 다음에 해당 단계에서 자동으로 프롬프트를 변형하여 A/B 테스트를 진행, 에이전트가 시간이 지남에 따라 스스로 개선하도록 함.
- 큰 기업은 AI를 콜 담당자로 사용하는 데에 주저하는 경향이 있으며, 기술이 완전히 작동하지 않거나 미흡하다 보니 프롬프트 조정에 몇 달을 소비하여도 음성 봇을 출시하지 못할 때가 많음.
- 기존 음성 AI 솔루션은 복잡한 사용 사례를 위해 설정하기 어려우며, 모든 엣지 케이스를 라이브 전 및 이후에 수개월간 모니터링하고 개선해야 함. Leaping AI는 이 절차를 빠르게 자동화하여 시간과 노력을 절약함.
- 기술 구성 요소: 코어 라이브러리, 음성 서버, 자가 개선 로직. 코어 라이브러리는 다단계 음성 에이전트를 모델화 및 실행하며, 음성 서버에서는 STT->LLM->TTS를 활용함. 자가 개선 로직은 대화 메트릭 및 평가 결과를 바탕으로 '피드백'을 생성하고, 이를 바탕으로 음성 에이전트 설정을 업데이트함.
- 특정 사용 사례에 구애받지 않지만 현재는 여행, 소매, 부동산 등 여러 분야의 고객 지원 및 리드 사전 자격 심사에 집중하고 있음.
- 독일에서 시작했으나 초기 성장에 어려움을 겪었고, 즉시 대기업 고객을 대상으로 했으나 음성 AI를 회사 전면에 내세우는 데 주저하는 모습을 보임.
- 미국으로 이전 후 YC에 참여하면서 탄력이 붙었으나, 큰 기업에 판매하려면 조심스러운 태도가 여전히 필요함.
- 우수한 평가, 시뮬레이션 및 A/B 테스트가 큰 민감한 사용 사례를 해결할 경쟁력의 핵심이라는 믿음. Feedback을 환영함.
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