MCP46 728x90 AKB Agent Knowledgebase 아키텍처, RAG 넘어선 AI Memory 플랫폼 AI 에이전트를 위한 Git 기반 지식 운영 플랫폼AKB(Agent Knowledgebase)는 단순한 문서 관리 시스템이 아닙니다.핵심 개념은 다음 한 줄로 정리됩니다.“사람이 읽는 위키가 아니라, AI 에이전트가 직접 읽고 쓰고 탐색하고 기억하는 지식 시스템”기존 Confluence, Notion, Wiki 시스템은 사람이 UI를 통해 탐색하는 구조입니다.반면 AKB는 다음을 목표로 설계되었습니다.AI Agent가 MCP 호출로 문서를 직접 사용구조화된 관계 기반 탐색Git 기반 변경 이력Hybrid Search 기반 고품질 검색장기 메모리(Long-term Memory)이벤트 기반 자동화Agent-to-Agent 협업즉, AKB는 사실상 다음 3개의 개념이 합쳐진 플랫폼입니다.Git 기반 문서 저장.. 2026. 5. 27. Claude Code + TMUX + MCP로 구축하는 AI 팀 멀티 조직 운영 자동화 Claude Code · TMUX · MCP 기반으로 구축하는 AI 조직 운영 아키텍처최근 AI 활용 방식은 단순한 “질문 → 답변” 수준을 넘어 빠르게 진화하고 있습니다.초기의 생성형 AI 활용은코드 생성문서 요약질의응답단순 자동화정도에 가까웠습니다. 하지만 최근에는 AI를 하나의 도구가 아니라개발팀운영팀보안팀QA팀문서화팀처럼 역할별로 분리해 동시에 협업시키는“멀티에이전트(Multi-Agent)” 구조가 매우 빠르게 확산되고 있습니다. 특히 Claude Code 기반의 CLI 에이전트 환경과TMUXMCP(Model Context Protocol)Remote-Control자동화 스크립트Git 기반 워크플로우를 결합하면, 실제로AI 팀을 운영하는 수준의 자동화 구조를 만들 수 있습니다.멀티에이전트의 핵심 .. 2026. 5. 26. Gemini는 두뇌, Google Antigravity CLI로 Google AI 개발 전략 대전환 Antigravity CLI는 단순한 “AI 코드 자동완성 도구”가 아니라,실제로는 에이전트 기반 개발 운영 환경(Agentic Development Platform) 으로 이해하는 것이 가장 정확합니다.기존 Cursor, Copilot, Gemini CLI, Claude Code가 “개발자 옆에서 도와주는 AI”였다면,Antigravity CLI는작업 계획코드 수정테스트 실행브라우저 검증에러 분석병렬 작업 수행까지 스스로 수행하는 “작업 에이전트 오케스트레이터”에 가깝습니다.Antigravity CLI란 무엇인가?핵심 개념은 다음과 같습니다.기존 AI 코딩Antigravity CLI코드 추천작업 자체 수행단일 대화멀티 에이전트IDE 중심터미널 + 브라우저 + 에이전트수동 검증자동 테스트/검증단일 작업병.. 2026. 5. 20. Google Cloud 운영을 위한 AI 자동화 공식 Agent Skills와 운영지식 스킬 처음에는 단순한 “프롬프트 템플릿 모음” 정도로 보는데, 실제로는 Google이 다음 방향을 공식화한 사례에 가깝습니다.AI Agent는 이제거대한 범용 컨텍스트를 계속 넣는 방식이 아니라작업 단위별 “압축된 전문지식(skill)”을 필요 시 로드하는 구조로 간다Google Cloud 운영 지식 자체를Agent 친화적 형태로 재구성하기 시작했다문서 중심이 아니라“행동 가능한 운영 지식(executable operational knowledge)” 중심으로 이동한다이게 핵심입니다.왜 기존 RAG보다 중요한가기존 방식Agent ↓Vector Search ↓긴 문서 검색 ↓관련 부분 추출 ↓LLM 입력문제문서가 너무 김불필요한 정보 많음컨텍스트 낭비최신 운영 패턴 반영 어려움제품별 Best Practi.. 2026. 5. 18. “토큰 절약”의 정체, MCP + SQLite + FTS5로 구현하는 Context Mode 요즘 보이는 Context Mode / MCP / Claude mem / caveman 스타일 전부 하나의 흐름입니다.❌ 토큰을 줄인다✅ LLM이 불필요한 데이터를 “안 보게 만든다”왜 이게 유행인가?AI 코딩 에이전트 쓰면 바로 겪습니다.세션 길어지면 느려짐맥락 깨짐비용 증가대용량 데이터 처리 불가이유는 단순합니다.LLM = 입력된 모든 텍스트를 다 읽는다[Raw Data] → [Sandbox / DB 저장] ↓ [검색 / 코드 실행] ↓ [결과만 LLM 전달]핵심“LLM은 처리하지 말고, 결과만 받아라”토큰 절약 4대 전략① 압축 (Compaction)Before대화 전체 계속 누적AfterSession Summar.. 2026. 4. 24. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음 728x90 728x90
