状態認識ベースの軽量言語モデルルーティングおよび階層的記憶構造を用いたマルチモーダルAIエージェントサービス提供方法およびシステム
sLLMとLLMを組み合わせて運用コストを最適化し、ユーザーの状態情報を短期・中期・長期記憶に階層化して、パーソナライズされたマルチモーダルコンテンツ(テキスト・画像・動画)を生成。
- ▸ クエリ複雑度分析ルーティング
- ▸ 階層的記憶(短/中/長期)
- ▸ マルチモーダル統合エンジン
IbouAIはサービスの核心技術を保護するため、9件の特許を仮出願しました。
階層的メモリ、ステートタグルーティング、NFTベースのキャラクター実行、マルチエージェントの自律的相互作用など、次世代AIキャラクターサービスのためのコアIPの確保を進めています。
sLLMとLLMを組み合わせて運用コストを最適化し、ユーザーの状態情報を短期・中期・長期記憶に階層化して、パーソナライズされたマルチモーダルコンテンツ(テキスト・画像・動画)を生成。
言語モデルが推論結果として感情/知識探索の状態タグを生成し、これを用いて上位言語モデルの呼び出し可否とマルチモーダル出力方式(画像トーン・音声スタイル)を制御。
ユーザーが仮想キャラクターを選択して音声相互作用を開始し、ユーザーごとの関係記憶と感情・行動状態に応じて音声表現が動的に制御され、特定の条件下でキャラクターが能動的に会話を開始。
NFTなどトークン化されたデジタル資産でAIキャラクターの実行権限を検証し、ワンタイム/時間制限の実行キーで暗号化されたキャラクターパッケージを復号。関係状態の要約ハッシュを分散台帳にアンカリングし、完全性・時点証明を提供。
人間の認知構造を模倣し、重要度・使用頻度・時間経過に応じて記憶を選択的に忘却し、エージェントのアイドル時間(睡眠期)に記憶を再構成することで、自然な会話の流れと運用コストの削減を同時に実現。
複数のAIエージェントが感情状態・行動タグを生成・交換し、中央制御なしに自律的に反応を決定し、ユーザーごとの関係記憶を分離管理し、連続発話制御により自然な多者間の会話リズムを実現。
基準画像ベースのキャラクター同一性を維持しながら、言語モデルが生成した状態タグに応じて画像・動画・音声生成パラメータまたは低次元適応モジュール(LoRA)を選択的・動的に制御。
同一のキャラクター知識構造を共有しながらも、ユーザー識別子を基準に記憶を分離し、ユーザーごとに異なる関係を形成し、関係の蓄積度合いに応じて能動的行動レベルが動的に変化。
NFTにキャラクター画像・プロンプト・実行メタデータを登録し、ワンクリックでチャット・感情・画像・動画・音声を含むマルチモーダルキャラクター出力を自動構成・生成。SDK/APIによりサービス間の互換性を保証。
上記の特許はすべて大韓民国特許庁に仮出願された状態であり、正式な出願番号は審査手続きの進行に応じて順次更新されます。記載内容は公開された明細書要約の範囲内で作成されており、具体的な請求範囲は変更されることがあります。
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