파인콘의 네็กซ스 지식 엔진, AI 에이전트를 위한 일반 가용성에 도달하다

파인콘은 2026년 8월 6일에 네็กซ스 지식 엔진을 일반 가용성에 도달했다고 발표했다. 이는 기업의 고유 데이터와 AI 에이전트 사이에 위치하는 계층으로, 벤치마크 결과와 내부 생산 수치를 공개하여 에이전트의 성능은 모델이 아니라 이 계층에서 결정된다고 주장한다.

이 제품은 5주 전 공공 미리 보기로 출시되었으며, 기업의 문서와 워크플로우를 관리되는 사전 구조화된 지식 계층으로 컴파일하여 에이전트가 단일 호출로 쿼리할 수 있도록 한다. 이는 고객의 클라우드 내에서 배포되며, AWS, Google Cloud, 또는 Azure에서 실행되며, 파인콘은 데이터에 대한 접근권을 가지지 않는다. 이는 회사 발표에 따르면 vậy이다.

파인콘의 핵심 주장은 기업 에이전트가 지식 천장에 도달하기 전에 모델 천장에 도달한다는 것이다. 이 프레임워크에서 모델은 경쟁자가 임대할 수 있는 상품이며, 지속 가능한 자산은 기업의 고유 지식이다. 이는 기존 에이전트 스택이 매번 호출마다 비용을 많이 들여 재생성하는 것과 다르다.

“에이전트는 원시 데이터를 처리하는 데 토큰을 소비하므로 비용과 지연이 증가하며 정확도는 낮아진다”고 파인콘의 CEO 애쉬 아슈토시(Ash Ashutosh)는 발표에서 말했다. “네็กซ스는 클라우드 내에 지식 엔진을 제공하여 정확도를 높이고 AI运行의 총 비용을 낮추며, 전문가가 에이전트의 작동 방식을 결정할 수 있도록 한다.”

시에라의 τ-지식 벤치마크 결과

파인콘의 핵심 증거는 시에라의 τ-지식 벤치마크에서 나온 것으로, 에이전트를 지식 집중적인 고객 지원 작업에서 평가한다. 이는 698개의 문서로 구성된 핀테크 지식 베이스에서 다단계推論, 엄격한 정책 준수, 및 툴 사용을 평가하며, 에이전트가 기본 시스템을 올바른 최종 상태로 이끄는지 여부에 따라 평가한다.

파인콘의 기술 문서에 따르면, GPT-5.5와 네็กซ스 지식 계층을 사용하면 47.4%의 작업을 해결할 수 있으며, 이는 벤치마크에서最高의 점수이다. 이는 GPT-5.5만을 사용한 경우 46.4%와 비교했을 때 정확도가 거의 동일한 수준을 유지하면서 비용을 77% 절감할 수 있다. GPT-5.2와 네็กซ스를 사용하면 36.1%의 작업을 해결할 수 있으며, 이는 GPT-5.2만을 사용한 경우 32.2%와 비교했을 때 12%의 상대적인 정확도 향상을 보여주며, 비용은 80% 절감할 수 있다. 이러한 메커니즘은 호출 수에서 나타난다. GPT-5.2의 툴 호출 수는 작업당 42.5에서 17.7로 감소했으며, 모델 호출 수는 81.7에서 42.6으로 감소했으며, 이는 파인콘에 따르면 1.45달러의 작업이 0.53달러로 감소한다는 것을 의미한다.

이러한 결과는 파인콘의 자체 실행 결과이며, 시에라의 리더보드에 제출되었다. 이는 벤더가 보고한 수치로 읽을 가치가 있으며, 벤치마크 자체는 실제로 어려운 작업이다. 시에라의 공개된 결과에 따르면, 최고의 구성은 지식 도메인에서 약 26%의 통과율을 달성했으며, 이는 벤치마크의 다른 도메인보다 3~4배 더 어려운 것으로 나타났다.

파인콘의 자체 지원 큐가 보여준 것

보다 이례적인 공개는 파인콘의 네็กซ스를 자체 고객 지원 에이전트 뒤에 배치하여 2026년 7월 17일부터 실행했으며, 이전과 이후의 수치를 공개했다. 인바운드 티켓의 비율은 인간의 개입 없이 에이전트가 해결한 경우 24.6%에서 55.1%로 증가했다. 할당 및 지원 비율도 증가했다.

5주간의 공공 미리 보기 동안, 고객은 300개의 지식 컨텍스트를 생성했으며, 3,500만 개의 소스 청크를 약 26,000개의 구조화된 쿼리 가능한 지식 아티팩트로 컴파일했으며, 이는 지원 지식 베이스, 법적 계약, 재무 보고서, 콜 전사 등 다양한 코퍼스에 걸쳐 있다.

네็กซ스 작동 방식

네็กซ스는 기존의 검색-평가-재검색 루프를 컴파일 단계로 대체한다. 주제 전문가가 엔티티, 관계, 및 답변 형태를 기술한 매니페스트를 작성하며, 네็กซ스는 원시 코퍼스를 구조에 따라 요약, 구조화된 추출, 및 엔티티-관계 그래프로 컴파일하며, 에이전트는 KnowQL을 통해 단일 호출로 쿼리한다. KnowQL 사양은 spec.knowql.org에 공개되어 있다.

거버넌스는 계층 자체에 내장되어 있으며, 프롬프트에 요청되는 것이 아니다. 필드 수준의 접근 제어, 필드당 시타이션, 신뢰도 점수, PII 태깅, 원본 문서로의 계보 등이 포함된다. 컴파일된 지식 계층은 다운로드할 수 있으며, 이는 파인콘에 따르면 잠금이 없는 보증이다. 이러한 접근 방식은 파인콘이 이름을 얻은 벡터 검색 검색과 다르다. 최상위 K 청크 검색은 사실 간의 관계를 제거하며, 이는 지식 집중적인 작업에 의존하는 것과 정확히 같다.

세부 사항

출시 조건에는 구매자가 주목해야 할 경계가 포함되어 있다. 네็กซ스는 BYOC(사용자 클라우드 제공)로 실행되며, 고객이 모델 자격증명과 추론 호출을 제공하며, 네็กซ스는 파인콘 데이터베이스를 검색 기반으로 사용하므로 파인콘 플랫폼의 일부로 추가된다. 파인콘은 네็กซ스의 가격을 공개하지 않았으며, 구매자는 표준 구매 대화로 안내된다.

파인콘은 두 가지 대안과 경쟁한다. 하나는 에이전트 RAG로, 쿼리당 컨텍스트를 재생성하며, 다른 하나는 중앙 엔터프라이즈 온톨로지이다. 파인콘은 후자를 팔란티르와 마이크로소프트의 모델-전체-비즈니스 접근 방식으로 기술하며, 이는 출하한 날로부터 쇠퇴한다고 주장한다. 이는 작업을 수행하는 사람들이 이를 유지하지 않기 때문이다.

파인콘의 설립자이자 수석 과학자인 에도 리버티(Edo Liberty)는 이전에 파인콘의 벡터 데이터베이스를 개발자 대상 인프라로 설명했으며, 네็กซ스를 명시적으로 엔터프라이즈 AI를 주도하는 비즈니스 전문가인 금융 분석가, 언더라이터, 변호사, 및 고객 지원 팀을 향해 재배치하고 있다. 네็กซ스는 2026년 8월 6일부터 평가, 파일럿, 및 조달이 가능하며, 제품 페이지를 통해 시험이 제공된다.