One assistant that answers customers in Korean and English, by text or on a phone call.
어시스턴트 하나가 한국어 고객과 영어 고객을 함께 응대합니다. 채팅으로도, 전화로도.
Send us the PDFs, the Excel sheets, the product photos as they are. We index them, and every answer cites the file it came from.
PDF, 엑셀, 제품 사진을 있는 그대로 주시면 됩니다. 색인해서, 답변마다 어느 파일에서 나온 내용인지 함께 보여줍니다.
Software that finishes a job instead of answering a question. The code grader further down this page is one of them, running in production.
질문에 답하는 데서 끝나지 않고 일을 끝까지 처리하는 소프트웨어. 아래에 있는 코드 채점 에이전트가 그중 하나이고, 지금도 가동 중입니다.
Multi-region deploys, model upgrades, eval reruns, someone on call. The systems below have been up for months, and that is the part nobody quotes for.
다중 리전 배포, 모델 업그레이드, 평가 재실행, 온콜 대응. 아래 시스템들은 몇 달째 돌고 있고, 대개 아무도 견적에 넣지 않는 일입니다.
Some of the traffic hitting your site is now an agent reading it for someone else. An agent parses structured data and calls APIs; the rest of a page it mostly skips. So what we hand over ships with schema.org markup, a documented API surface, and an llms.txt, the same way it ships with a sitemap. It is SEO work one layer down, and it costs us an afternoon.
이제 사이트를 읽는 쪽에 사람만 있지는 않습니다. 사용자를 대신한 AI 에이전트는 구조화 데이터를 읽고 API를 호출하며, 나머지 화면은 대체로 건너뜁니다. 그래서 문AI가 넘기는 결과물에는 sitemap을 넣듯 schema.org 마크업과 문서화된 API, llms.txt가 함께 들어갑니다. SEO와 같은 일을 한 겹 아래에서 하는 것이고, 저희 쪽 작업은 반나절이면 끝납니다.
The first three are deployed, bilingual, and taking real traffic. The fourth is still in build.
앞의 셋은 배포를 마치고 한·영으로 실제 트래픽을 받고 있습니다. 네 번째는 아직 개발 중입니다.
Catalog search, instant quotes, chat, and a voice agent on the Gemini Live API, all answering from the factory's own 350+ SKU catalog in Korean and English. Two regions, every day since launch.
카탈로그 검색, 즉시 견적, 챗, 그리고 Gemini Live API 기반 음성 에이전트. 전부 공장의 실제 350여 개 SKU 카탈로그에서 한국어와 영어로 답합니다. 가동 이후 지금까지 2개 리전에서 운영 중입니다.
"Yushin Melamine is my family's factory. I built Moonai's first system there — scoped up front, live in four weeks, answering customers in Korean and English from our real 350+ SKU catalog every day since. Every Moonai MVP starts from this architecture, because it runs where I have the most skin in the game."
"유신메라민은 저희 가족이 운영하는 공장입니다. 문AI의 첫 시스템을 이곳에서 만들었습니다 — 범위를 먼저 확정하고, 4주 만에 가동을 시작해, 지금도 실제 350+ SKU 카탈로그로 한·영 고객 응대를 매일 하고 있습니다. 문AI의 모든 MVP는 이 아키텍처에서 출발합니다. 제 이해관계가 가장 큰 곳에서 먼저 검증했기 때문입니다."
— Hyun Jae Moon, founder of Moonai. Disclosure: Yushin Melamine is the founder's family business. — 문현재, 문AI 대표. 고지: 유신메라민은 대표의 가족 회사입니다.
Track what you've played, look through your friends' shelves, and get picks drawn from the games you rated. FastAPI and PostgreSQL behind it, React/Vite in front, IGDB for the catalog, invite-based onboarding.
플레이한 게임을 기록하고, 친구의 게임장을 둘러보고, 내가 평점을 남긴 게임에서 뽑은 추천을 받습니다. 백엔드는 FastAPI와 PostgreSQL, 프론트는 React/Vite, 게임 데이터는 IGDB, 초대 기반 온보딩입니다.
Submit a Python solution and it comes back with a review and a diff that passes the tests, in seconds. Underneath: an agent loop, a sandboxed runner, and an eval harness.
파이썬 풀이를 올리면 몇 초 안에 리뷰와 테스트를 통과하는 패치가 돌아옵니다. 안쪽에는 에이전트 루프, 샌드박스 실행기, 평가 하네스가 있습니다.
A date planner that serves two people at once. Each week its agent, Ember, lines up date nights for the pair of you; you both swipe, and it books the one you both said yes to. One plan a week, per couple.
두 사람을 한 번에 상대하는 데이트 플래너. 매주 에이전트 Ember가 두 사람을 위한 데이트 후보를 고르고, 둘 다 스와이프하면 서로 좋다고 한 하나를 예약합니다. 커플 한 쌍당 주 1회의 계획입니다.
We're at customer capacity, so consultation requests are paused for now. Questions are still welcome by email.
현재 정원이 차서 상담 신청은 잠시 받지 않습니다. 궁금한 점은 이메일로 보내주세요.
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