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온디바이스 AI의 미래와 TecAce의 로드맵 지난 9편의 연재를 통해 우리는 클라우드 비용과 보안 문제의 해결책인 '온디바이스 AI'의 개념부터, 경량화 모델(SLM)의 선정과 양자화, 오프라인 STT/TTS의 통합, 로컬 RAG 구축, 그리고 AI SuperVision을 활용한 깐깐한 품질 검증과 하드웨어 성능 최적화까지 챗봇 개발의 모든 여정을 살펴보았습니다. 대장정의 마지막인 이번 10편에서는 TecAce 팀이 이번 프로젝트를 통해 얻은 값진 교훈(Lessons Learned)을 돌아보고, 단순한 대화형 챗봇을 넘어 스스로 사고하고 행동하는 'Agentic AI(자율 행동 AI)' 로 진화하기 위한 향후 로드맵을 공유하며 시리즈를 마무리하고자 합니다. AI Supervision Main Dashboard 1. Lessons Learned: 프로젝트를 통해 얻은 세 가지 교훈 SLM은 '장난감'이 아니다: 목적에 맞는 최적화의 힘  초기에