랑후이과기 Agentic AI 지능체 데이터 서비스는 골든 궤적 수집, 강화학습 환경 설계, 실패 모드 분류, SWE-bench 심층 평가에 집중하며 브라우저 자동화, 코드 개발, 다중 Agent 협업 등 자율 지능체에 훈련 데이터부터 평가 벤치마크까지 풀스택으로 지원하여 2026 지능체 원년의 가속화된 착지를 돕습니다.
OpenAI, Anthropic, Google DeepMind 등 글로벌 프론티어 연구실의 Agent 연구 흐름을 긴밀히 추적하며, 랑후이 전문가팀은 최신 지능체 돌파를 대규모 생산 가능한 고품질 훈련 및 평가 데이터로 지속 전환합니다.
2026년 브라우저 조작 Agent의 상용화 돌파입니다. Operator는 시각 이해와 DOM 파싱 듀얼 채널로 브라우저를 구동하여 예약, 쇼핑, 폼 작성 등 실제 과제를 완수합니다. 랑후이는 이에 얼라인된 고품질 인간 조작 궤적과 실패 사례 데이터를 제공합니다.
Claude Computer Use Agent의 개방 역량 업그레이드입니다. 스크린샷 인식과 마우스·키보드 동작 시퀀스로 전체 데스크톱 환경을 제어하며, 랑후이는 다중 애플리케이션 협업 조작 궤적 세트와 안전 가드레일 데이터를 구축합니다.
Google Mariner 웹 자율 브라우징 Agent는 Gemini의 장거리 추론 역량을 통합하여 복잡한 다중 페이지 과제에서 90%+ 완료율을 달성합니다. 랑후이는 크로스 사이트 장거리 과제 궤적과 의사결정 지점 어노테이션 데이터를 제공합니다.
오픈소스 Agent 프레임워크가 2.0 시대로 진입했습니다. LangGraph 2.0은 상태 기계, 영구 메모리, 인간-기계 협업 루프를 도입하고, AutoGPT는 진정한 상용화 가능 자율 과제 계획을 구현합니다. 랑후이는 다단계 계획과 도구 호출 훈련 데이터를 함께 제공합니다.
소프트웨어 엔지니어링 Agent 평가 벤치마크의 업그레이드입니다. SWE-bench Verified는 인공 검증으로 고품질 GitHub Issue를 선별하며, 랑후이는 심층 평가 서비스와 확장 과제 세트를 제공하여 코드 수정, 기능 구현, 테스트 작성 풀스택 역량을 포괄합니다.
다중 지능체 협업 시스템이 새로운 패러다임으로 자리 잡았습니다. AutoGen, CrewAI, MetaGPT 등 프레임워크는 역할 분담, 메시지 전달, 공유 메모리를 지원하며, 랑후이는 다중 Agent 협업 궤적, 통신 프로토콜 데이터, 충돌 해결 어노테이션을 제공합니다.
4대 핵심 역량이 Agentic AI 데이터 전 주기를 포괄합니다. 골든 궤적 수집부터 실패 모드 분석까지, 양산 가능하고 감사 가능하며 추적 가능한 지능체 데이터 파이프라인을 구축합니다.
도메인 전문가가 실제 환경을 조작하며 완전한 골든 궤적을 기록합니다. 브라우저 조작, 데스크톱 애플리케이션, 코드 개발, API 호출 등 시나리오를 포괄하며 스텝별 스크린샷, DOM 스냅샷, 조작 의도, 마우스·키보드 이벤트 전 차원 데이터를 포함합니다.
Agent 훈련을 위한 복잡 과제 환경을 구축합니다. 샌드박스 브라우저, 가상 데스크톱, 코드 실행 샌드박스, API 시뮬레이터 등을 포함하며 다단계 과제, 희소 보상, 적대적 교란 등 다양한 RL 시나리오를 지원합니다.
Agent 실행 실패 사례를 체계적으로 분류하고 원인 귀인 어노테이션을 수행합니다. 계획 실패, 도구 오용, 상태 유실, 환각 조작, 루프 정체 등 8대 클래스 32서브클래스 실패 모드를 포괄합니다.
SWE-bench Verified와 자체 확장 벤치마크를 기반으로 소프트웨어 엔지니어링 Agent에 대한 엔드투엔드 심층 평가를 수행합니다. 이슈 이해, 코드 위치 식별, 패치 생성, 테스트 검증 전 과정을 포괄합니다.
6대 표준 Agent 데이터셋 제품을 즉시 사용 가능합니다. 웹 조작, 코드 생성, 도구 호출, 다단계 추론, 실패 사례, 다중 Agent 협업 전 차원을 포괄하며 구독제와 맞춤형 듀얼 모델로 제공합니다.
이커머스 주문, 정보 조회, 폼 작성, 콘텐츠 생성 등 실제 웹 과제의 인간 조작 궤적입니다. 스크린샷 시퀀스, DOM 스냅샷, 마우스·키보드 이벤트, 조작 의도 라벨을 포함합니다.
개발자가 요구사항 이해부터 코드 제출까지의 완전한 개발 궤적입니다. 사고 추론, 파일 편집, 터미널 명령, 디버깅 과정, 테스트 검증을 포함하며 SWE-bench 과제 패러다임에 얼라인됩니다.
Function Calling과 MCP 도구 호출 훈련 데이터입니다. API 선택, 파라미터 채우기, 에러 처리, 결과 파싱, 체인 호출 등 시나리오를 포괄하며 OpenAI / Anthropic 도구 사양을 지원합니다.
복잡 과제의 다단계 계획과 추론 궤적입니다. 과제 분해, 서브목표 설정, 상태 추적, 백트래킹 수정을 포함하며 ReAct, Reflexion, Tree-of-Thought 등 추론 패러다임을 포괄합니다.
Agent 실행 실패 사례 라이브러리입니다. 실패 유형 라벨, 실패 지점 위치 식별, 근본 원인 분석, 수정 권고를 포함하며 계획 실패, 도구 오용, 루프 정체 등 8대 클래스 실패 모드를 포괄합니다.
다중 지능체 협업 궤적 데이터입니다. 역할 분담, 과제 위임, 메시지 전달, 공유 메모리, 충돌 해결을 포함하며 AutoGen, CrewAI, MetaGPT 등 주류 협업 프레임워크 패러다임을 포괄합니다.
브라우저 자동화부터 코드 개발까지, 기업 워크플로부터 다중 Agent 협업까지, 랑후이 Agentic AI 데이터 서비스는 자율 지능체 전 시나리오 착지 요구에 부응합니다.
Operator, Mariner류 브라우저 Agent에 실제 웹 조작 궤적과 실패 사례를 제공합니다. 이커머스, 모빌리티, 공공, SaaS 등 고빈도 사이트를 포괄하여 모델이 95%+ 과제 완료율에 도달하도록 지원합니다.
SWE Agent에 Issue 이해부터 PR 제출까지의 완전한 개발 궤적과 SWE-bench 평가 서비스를 제공합니다. 버그 수정, 기능 구현, 리팩터링, 테스트 작성 풀스택 소프트웨어 엔지니어링 역량을 포괄합니다.
기업 오피스 자동화 Agent에 결재, 보고서, 이메일, 일정, CRM 등 다중 시스템 협업 조작 궤적과 도구 호출 데이터를 제공하여 Agent가 실제 비즈니스 프로세스에 착지되도록 지원합니다.
다중 지능체 협업 시스템에 역할 분담, 과제 위임, 메시지 통신, 충돌 중재 등 협업 데이터를 제공하며 AutoGen, CrewAI, MetaGPT 등 주류 다중 Agent 프레임워크의 훈련과 평가를 지원합니다.
랑후이는 Agent 데이터 생산 전 과정에 걸친 품질 보장 체계를 구축했습니다. 궤적 완전도부터 환경 신뢰성, 평가 커버리지, 실패 모드 식별까지 모든 차원에 정량적 평가 지표를 마련했습니다.
랑후이 전문가팀과 함께 지능체에 2026년 최신 Agent 연구 성과를 주입하세요. 브라우저 Agent, 코드 Agent, 다중 Agent 협업 팀 어느 쪽이든 훈련 데이터부터 평가 벤치마크까지 맞춤형 풀스택 솔루션을 제공해 드립니다.