테이스트 의도 이해
'출퇴근용, 트렌치코트에 맞춤, 로고 안 튀는 것'처럼 심미와 장면을 담은 복합 의도를 인식.
한 줄의 자연어 요청에서 시작해 테이스트 의도를 이해하고, 후보를 비교하고, 추천 이유를 설명하며, 실제 소비 상황에서 발견부터 의사결정까지의 고리를 완성합니다.
검색 엔진은 수많은 링크를 주고 추천 피드는 '좋아할 만한 것'을 내놓지만, 둘 다 의사결정의 책임을 지지 않습니다.
소비 의사결정 에이전트는 테이스트 검색 엔진을 진입점으로, 테이스트 지식 그래프를 추론 기반으로 삼아 의사결정의 마지막 한 걸음을 목표로 합니다. 제약 조건 안에서 비교되고 설명될 수 있는 명확한 제안을 내놓습니다.
'출퇴근용, 트렌치코트에 맞춤, 로고 안 튀는 것'처럼 심미와 장면을 담은 복합 의도를 인식.
서로 다른 가격대·브랜드·스타일의 후보를 하나의 테이스트 좌표계에서 비교.
선물·명절·직장·지역 문화가 소비 선택에 요구하는 암묵적 조건을 이해.
모든 제안에 이유와 근거를 동반. 블랙박스 '좋아할 만한 것'은 거부합니다.
복잡한 결정을 명확화·필터링·비교·결정의 추적 가능한 단계로 분해.
사용자 동의 아래 취향을 축적. 매번 0부터가 아니라 쓸수록 정교해집니다.
자연어로 요구를 말하면 에이전트가 핵심 제약과 테이스트 지향을 능동적으로 확인합니다.
지식 그래프로 후보를 확장하고 문화 맥락을 읽어 다차원 비교합니다.
명확한 제안·이유·대안을 제시하고 후속 행동으로 연결하며 피드백으로 보정합니다.

'프렌치 빈티지, 작은 집에 맞춤, 예산 3000위안' 같은 요구가 키워드 검색으로 이해되지 않을 때, 테이스트 검색이 새 진입점이 됩니다.
자연어 속 심미와 장면 표현을 테이스트 지식 그래프로 매핑해, 웹 링크가 아니라 이해된 제품·브랜드·안의 집합을 돌려주고 에이전트가 계속 추론하게 합니다.