SunnysideUp AI Lab — 멀티 에이전트 시스템과 자율 추론으로 AGI 임계점에 도달합니다.
Four pillars toward
general intelligence.
세상이 몇 달 만에 변했습니다. 우리는 진정한 AGI를 향한 핵심 기술을 연구하고 구축하는 AI 연구소입니다.
Multi-Agent Orchestration
자율적으로 협력하고 분업하는 AI 에이전트 시스템을 설계합니다. 에이전트 간 통신 프로토콜과 동적 태스크 분배 연구.
Autonomous Reasoning
Chain-of-Thought를 넘어서는 차세대 추론 아키텍처. AI가 스스로 문제를 정의하고 계획하고 실행하는 자율 추론 파이프라인.
AGI Safety & Alignment
헌법적 AI, 보상 모델링, 해석 가능성(Interpretability) 기술로 신뢰할 수 있는 AGI를 만듭니다.
Tool Use & Environment
AI가 코드를 작성하고 API를 호출하며 물리적 환경과 상호작용하는 능력. 범용 에이전트 개발.
Six frontiers of
AGI research.
각 프로젝트는 인공일반지능 달성에 필요한 독립적 연구 축입니다.
Multi-Agent Systems & Orchestration
대규모 에이전트 클러스터의 동적 오케스트레이션 프레임워크. 에이전트 간 메시지 패싱, 공유 메모리, 동적 역할 배정을 통해 복잡한 태스크를 분산 처리합니다.
Advanced Reasoning & Planning
LLM의 추론 능력을 극대화하는 차세대 아키텍처. Monte Carlo Tree Search 기반 계획 수립과 자기 검증(Self-Verification) 메커니즘을 결합합니다.
Autonomous AI Agents
웹 브라우징, 코드 실행, 파일 관리, API 호출이 가능한 완전 자율 에이전트. 샌드박스 환경에서 안전하게 실행되며, 장기 태스크를 수행합니다.
AGI Safety & Alignment
AGI 시스템의 안전한 배포를 위한 정렬 연구. Constitutional AI, RLHF/RLAIF, 기계적 해석가능성, 레드팀 자동화를 연구합니다.
World Models & Simulation
AI가 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 능력을 구축. 물리 시뮬레이션, 인과 추론, 반사실적 사고를 통해 환경의 내부 모델을 학습합니다.
Scalable Training Infrastructure
수백 GPU에서 수천 GPU로의 확장을 위한 분산 학습 인프라. 모델 병렬화, 파이프라인 병렬화, ZeRO 최적화를 연구합니다.
Multi-Agent
collaboration.
Vision
자율 에이전트가 인간과
함께 일하는 미래를 만듭니다
Orchestrator
전체 태스크를 분석하고 하위 에이전트에 작업을 분배하며 결과를 통합합니다.
Research Agent
웹 검색, 논문 분석, 정보 수집을 담당하는 전문 에이전트입니다.
Code Agent
코드 작성, 디버깅, 리팩토링을 수행하는 개발 전문 에이전트입니다.
Analysis Agent
데이터 분석, 패턴 인식, 인사이트 추출을 담당합니다.
Safety Monitor
모든 에이전트의 출력을 모니터링하고 안전성 가이드라인 준수를 검증합니다.
The road to
general intelligence.
Foundation
2024 Q3 — Q4
- 연구소 설립 및 핵심 인프라 구축
- 기초 모델 학습 파이프라인 개발
- 초기 에이전트 프레임워크 프로토타입
Multi-Agent Systems
2025 Q1 — Q2
- 에이전트 간 통신 프로토콜(A2A) 설계
- 오케스트레이터 에이전트 v1 완성
- 도구 사용(Tool Use) 프레임워크 구현
Autonomous Agents
2025 Q3 — 2026 Q1
- 장기 태스크 수행 자율 에이전트 개발
- 자기 개선(Self-improvement) 메커니즘 연구
- 샌드박스 안전성 프레임워크 구축
- 월드 모델 v1 프로토타입
Toward AGI
2026 Q2 — Q4
- 범용 추론 능력 달성
- 크로스 도메인 지식 전이
- 자율적 목표 설정 및 계획
- AGI 안전성 검증 프레임워크 완성
AGI & Beyond
2027+
- 인간 수준 범용 지능 달성
- AGI의 사회적 책임 프레임워크
- 오픈소스 AGI Safety 도구 배포
The researchers
behind the work.
Sarah
Founder & Chief Scientist
AGI Architecture, Multi-Agent Systems
Project HIVE Lead
Daniel
Head of AGI Safety
Alignment Research, Mechanistic Interpretability
Project GUARDIAN Lead
Emily
VP of Engineering
Distributed Systems, Training Infrastructure
Project FORGE Lead
James
Lead Research Scientist
Autonomous Agents, Tool Use, Reasoning
Project SENTINEL Lead
Yujin
Research Scientist
World Models, Causal Inference
Project GENESIS Lead
Alex
ML Engineer
LLM Fine-tuning, Inference Optimization
Project ATLAS CoreJoin us at the
threshold.
AGI를 향한 여정에 함께할 연구자와 엔지니어를 찾습니다.
Research Scientist — Multi-Agent Systems
멀티 에이전트 오케스트레이션과 에이전트 간 통신 프로토콜을 연구합니다. LLM 기반 자율 에이전트 설계 경험과 분산 시스템 이해가 필요합니다.
- PhD or 5+ years research experience
- LLM/agent system expertise
- PyTorch proficiency
ML Engineer — Training Infrastructure
수천 GPU 규모의 분산 학습 인프라를 설계하고 운영합니다. 모델 병렬화, 파이프라인 최적화, ZeRO 기법을 다루며 최첨단 모델 학습을 지원합니다.
- Distributed training experience
- CUDA/GPU optimization
- Kubernetes & Ray
Research Intern — AGI Safety & Alignment
Constitutional AI, RLHF/RLAIF, 기계적 해석가능성을 연구합니다. AI 안전성에 관심 있는 대학원생을 환영합니다. 졸업 후 정규직 전환 기회 있음.
- Graduate student in ML/AI
- Interpretability or alignment interest
- Python & PyTorch
Tools at the
frontier.
Latest from
the lab.
연구 업데이트, 오픈소스 릴리즈, 마일스톤 소식을 전합니다.
MCP Toolkit 2.0 출시 — 멀티모달 에이전트 지원
오픈소스 MCP Toolkit의 두 번째 메이저 버전을 공개했습니다. 이미지·오디오·코드 실행을 하나의 에이전트 루프에서 처리하는 멀티모달 컨텍스트 프로토콜을 포함합니다.
Read more →NeurIPS 2026 논문 채택 — 분산 에이전트 스케일링 법칙
"Scaling Laws for Agent-Based Distributed Reasoning" 논문이 NeurIPS 2026에 채택되었습니다. 에이전트 수와 추론 품질의 로그-선형 관계를 처음으로 실증했습니다.
Read more →SENTINEL 에이전트 — Phase 3 첫 번째 마일스톤 달성
자율 에이전트 프로젝트 SENTINEL이 72시간 연속 장기 태스크 실행에 성공했습니다. 웹 검색, 코드 작성, 파일 관리를 인간 개입 없이 완수하는 첫 사례입니다.
Read more →서울대학교 AI 연구소와 AGI 안전성 공동 연구 협약 체결
SunnysideUp AI Lab과 서울대학교 AI 연구소가 AGI 정렬(Alignment) 및 해석 가능성(Interpretability) 분야에서 3년간 공동 연구를 진행하기로 협약했습니다.
Read more →Knowledge
contributed.
Research
open to all.
sunnysideupagi/
agent-orchestrator
멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크. LangGraph 호환, 동적 태스크 분배 및 에이전트 간 메시지 패싱 지원.
sunnysideupagi/
safety-bench
AGI 안전성 벤치마크 스위트. 정렬·로버스트니스·해석가능성 60+ 평가 시나리오 포함. HuggingFace 모델 바로 평가 가능.
sunnysideupagi/
mcp-toolkit
Model Context Protocol 구현 및 도구 모음. MCP 서버·클라이언트 10분 안에 구축. Claude, GPT-4, Gemini 호환.
sunnysideupagi/
world-sim
경량 물리 시뮬레이션 환경. GENESIS 프로젝트의 구체화로, AI 에이전트가 인과 추론을 학습하는 커스텀 환경 구축 도구.
sunnysideupagi/
sentinel-eval
자율 에이전트 장기 태스크 평가 프레임워크. 72h+ 연속 실행 성능 측정, 인간 기준선 비교, 안전성 체크포인트 내장.
The future is
being written now.
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