DAPPOS AI가 대화 한 번으로 끝나는 구조가 아니다

일반적인 챗봇은 질문을 받고 답변을 생성하면 한 번의 흐름이 끝나는 경우가 많음. 하지만 Web3 리서치는 검색→데이터 확인→계산→비교→검증처럼 앞 단계 결과가 다음 판단에 계속 영향을 줌.

DAPPOS의 Multi-Agent Framework, MAF는 공식 문서상 stateful graph backbone을 기반으로 구성됐습니다. 작업의 현재 상태를 유지하면서 다음 단계와 필요한 에이전트를 연결할 수 있는 구조임.

예를 들어 프로젝트 분석 중 온체인 지표에서 이상한 변화가 발견되면 처음 정해놓은 순서만 따라가는 게 아니라 추가 조사 단계로 이어지는 식임.

단순한 질문→답변보다 작업 상태를 가진 그래프로 복잡한 AI 업무를 이어간다는 점이 DAPPOS Intelligence Layer를 이해하는 첫 번째 포인트임.

🔗 스토리텔러 공지 l 웹사이트 l 트위터 l 링크트리 l 스토리텔러 대시보드