AI 에이전트를 위한
하이브리드 AI 추론.

AI 에이전트는 어디서나 실행되어야 합니다. AI PC에서 비공개로, 그리고 클라우드에서 프론티어 규모로. ByteFuture는 이 둘을 아우르는 스택을 구축합니다. 온디바이스 추론을 담당하는 Olares OS와 모든 모델에 걸친 클라우드 라우팅을 담당하는 Token Station입니다.

하나의 에이전트. 가능할 때는 로컬, 필요할 때는 클라우드. 호출마다 결정됩니다.

Token Station 살펴보기 → GitHub에서 Olares 보기 ↗
한 번의 추론 호출
🧑‍💻
AI PC의 에이전트
Olares OS에서 실행
🧭
Token Station이 라우팅
비용 · 지연 · 개인정보 정책 기준
💻
로컬 모델
비공개 · 오프라인
☁️
클라우드 프론티어
확장성 · 성능

하이브리드 추론, 에이전트, 오픈 모델에 관한 기록.

모든 글 읽기 →
불러오는 중…

프론티어는 클라우드에, 데이터는 기기에 있습니다.

클라우드만 호출하는 에이전트는 데이터를 유출하고 오프라인에서 멈춥니다. 로컬에서만 실행되는 에이전트는 성능의 한계에 부딪힙니다. 하이브리드 추론이 해답이며, 이를 위해서는 양쪽 끝의 인프라와 그 사이를 라우팅하는 무언가가 필요합니다.

🔒

로컬:비공개와 즉시 응답

AI PC에서 모델과 에이전트를 실행합니다. 민감한 데이터는 기기를 떠나지 않고, 지연은 거의 없으며, 오프라인에서도 작동합니다.

☁️

클라우드:프론티어와 탄력성

작업이 요구할 때 가장 강력한 폐쇄형 및 오픈 모델에 접근하고, 하드웨어 프로비저닝 없이 확장할 수 있습니다.

🧭

라우팅:호출마다 적용되는 자신의 정책

단일 게이트웨이가 모든 요청에서 로컬과 클라우드를 결정합니다(비용, 지연, 개인정보, 성능 기준). 코드를 바꿀 필요는 없습니다.

추론 경로의 양쪽 끝을 위해 설계되었습니다.

🖥️

Olares OS

온디바이스 · 오픈소스

AI PC를 위한 오픈소스 운영체제. 모델, 에이전트, 그리고 자신만의 주권적 AI 클라우드를 로컬에서 실행합니다. 데이터와 연산 자원은 모두 사용자의 것입니다. Olares는 강력한 머신을 에이전트 전용의 비공개 추론 엔드포인트로 바꿉니다.

  • 자신의 하드웨어에서 모델과 앱을 셀프 호스팅
  • 기본적으로 비공개:데이터는 기기에 머물러
  • 오픈소스, 커뮤니티 주도
GitHub에서 보기 ↗ github.com/beclab/olares
🛰️

Token Station

게이트웨이 · 클라우드 + 로컬

하이브리드 추론 게이트웨이. 모든 클라우드 및 로컬 모델을 하나의 API로(OpenAI 및 Anthropic 방식), 각 호출을 가장 적합한 곳으로 보내는 스마트 라우팅과 함께:가장 저렴하게, 가장 빠르게, 또는 가장 비공개로. 이미 사용 중인 SDK와 에이전트 프레임워크에 그대로 끼워 넣습니다.

  • 모든 모델과 모달리티를 위한 하나의 키
  • 정책 기반 라우팅:비용, 지연, 개인정보, 폴백
  • 마진 없음, 사용량 기반 결제
소개 읽기 → models.bytefuture.ai

에이전트는 그대로, 추론이 이동합니다.

01

에이전트가 Olares에서 실행됩니다

AI PC에서 로컬 모델과 데이터를 가까이 두고.

02

Token Station이 각 호출을 라우팅합니다

하나의 API가 모든 추론 요청의 행선지를 결정합니다.

03

정책에 따라 로컬 또는 클라우드

비공개 작업은 로컬에, 프론티어 작업은 클라우드로. 자동으로.