`Voker`, 에이전트 대화를 `intent`·`correction`·`resolution`로 분석

사용자 불만이 들어와야 에이전트 실패를 아는 운영 방식부터 바꾸려는 제품이다. Voker는 대화를 intent·correction·resolution로 지표화하며, LLM 기능을 붙였다면 이런 분석층을 따로 둘 만하다.

• —문제 정의가 선명하다: 설문 응답의 90%+가 운영 중 실패를 고객 불만으로만 감지한다. 프롬프트 수정이 곧 배포인 팀엔 꽤 아픈 지점.
• —Voker의 기본 단위는 intent·correction·resolution이다. 단순 트레이스 저장보다 '무엇을 원했고 결국 해결됐나'를 바로 본다.
• —SDK가 LLM 스택 비종속이라 OpenAI·Anthropic·자체 파이프라인 위에도 붙이기 쉽다. 락인보다 계측 레이어로 포지셔닝했다.
• —대체재로 로그를 Claude나 ChatGPT에 던져 요약시키는 흐름을 정면으로 겨냥한다. 반복 분석이 많다면 별도 제품이 생길 만한 시장이다.