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해결하는 문제

이 프로젝트는 미국 실용신안 특허 업무와 관련된 높은 법적 비용을 줄이기 위해 개발되었습니다. 특허 전문 사무소에 의뢰하여 서류 작성, 감사, 출원 준비를 수작업으로 진행하는 방식을, 실행 가능한 AI 에이전트 기술과 결정론적 Python 스크립트의 세트로 대체함으로써, 발명가와 창업자들이 스스로 고수준의 특허 감사 및 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 시스템은 Claude Code나 Grok과 같은 AI 에이전트에 통합할 수 있는 '에이전트 기술'(Markdown 기반 프로토콜)의 세트로 구성됩니다. 세 단계의 파이프라인을 사용합니다:

patent-audit: 미국 법률 및 USPTO 실무에 기반한 316개 항목 체크리스트를 사용한 출원 전 감사. 날짜 계산 및 숫자 일관성과 같은 기계적 검사를 위한 결정론적 Python 사전 검사와 함께, 전문 에이전트의 확산(fan-out)을 통해 법적 및 기술적 결함을 평가합니다. 또한 발견 내용을 새로 배정된 검증자에게 재시도하는 적대적 검증 단계를 포함합니다.
patent-examine: 시뮬레이션된 USPTO 심사 루프. 독립적인 시뮬레이션된 심사관이 가짜 Office Actions를 발행합니다. 목표는 두 개의 서로 다른 심사관이 동일한 출원서 버전을 독립적으로 승인하는 상태에 도달하는 것입니다.
patent-workaround: 적대적 테스트 단계로, 하위 에이전트가 청구항을 회피하는 설계를 시도하여 약점을 식별하고, 경쟁사에 대한 특허의 강건성을 보장합니다.

대상 사용자

특허 초안의 감사나 심사 과정을 즉시 법적 절차를 개시하지 않고 시뮬레이션하고 싶은 발명가, 창업자, 내부 엔지니어.
서류 작성 및 출원 프로세스를 더 빠르고 비용 효율적으로 만들고자 하는 법률 사무소.

주요 특징

316개 항목 감사 체크리스트: 법적 제한 조건부터 도면 형식까지 모든 주요 사항을 다루는 포괄적이고 1차 자료 기반 감사.
결정론적 가드레일: LLM이 어려워하는 작업(날짜 계산, 청구항 의존성 그래프, 숫자 정합성)에 Python을 사용.
다중 에이전트 적대적 루프: 빨간팀 심사관과 회피 설계 에이전트를 활용해 청구항을 강화된 방식으로 검증.
상태 잠금된 심사: 진실 상태, 제안 후보, 심사 기록 간의 엄격한 분리를 유지하여 시뮬레이션된 심사 중 버전 관리를 보장.