위키는 만들었는데, 뭘 하죠? — 쌓기만 하던 기록을 AI가 꺼내 쓰는 지식으로 | 브라이언 X 김재경(@tofukyung)

브라이언: LLM 위키의 개념과 필요성00:00:00

브라이언은 LLM 위키가 단순히 AI가 기억해주는 것이 아니라, 사용자가 선별한 '골드 데이터'를 AI가 소화하여 재사용할 수 있도록 준비하는 과정이라고 설명합니다. LLM 위키의 핵심은 AI가 읽고, 편집하고, 쓰는 지식 기반이며, 이는 RAG와 달리 AI가 전체 내용을 보고 판단한다는 차이가 있습니다. 브라이언은 '골드 인, 골드 아웃'을 강조하며, 좋은 데이터를 제공해야 좋은 결과를 얻을 수 있다고 말합니다.

브라이언: LLM 위키의 작동 원리와 시연00:18:20

브라이언은 LLM 위키가 'raw' 폴더에 원본 데이터를 넣고, 'ingest' 과정을 통해 AI가 읽기 쉬운 마크다운 형식으로 변환하며, 'query'를 통해 질문에 답하고 새로운 콘텐츠를 생성한다고 설명합니다. 실제 시연에서 그는 Obsidian Web Clipper를 사용해 'Harness Engineering'과 'From Doer to Architect' 두 기사를 수집하고, Claude Code를 통해 인제스트하는 과정을 보여줍니다. 인제스트 시 AI는 개념을 추출하고 기존 지식과 연결하며, 사용자에게 수집 이유를 질문하여 맥락을 추가합니다.

브라이언: LLM 위키의 활용과 확장00:35:28

브라이언은 수집한 데이터를 바탕으로 AI에게 질문하여 인간과 에이전트의 역할 분담에 대한 답변을 얻고, 이를 종합하여 새로운 콘텐츠를 만드는 과정을 보여줍니다. 그는 Zotero, DevonThink, ScreenPipe, Omi 등의 도구를 연결하여 데이터를 확장할 수 있다고 설명하며, 가장 중요한 것은 생각을 아웃소싱하지 않고 인간의 통찰력을 포함시키는 것이라고 강조합니다. 또한 관리 비용과 최신 데이터 유지의 중요성에 대해서도 언급합니다.

김재경: 멀티 에이전트 시스템 소개00:45:34

김재경은 AI 강의와 AX 컨설팅을 진행하며, LLM 위키를 멀티 에이전트 작업 공간으로 활용하는 방법을 소개합니다. 그는 여러 에이전트를 사용하는 이유로 컨텍스트 혼합 방지, 다양한 관점 확보, 결과 축적의 용이성을 꼽습니다. 자신의 위키에 각 에이전트별로 별도의 작업 폴더와 메모리, claude.md, soul.md, agent.md 파일을 두어 관리한다고 설명합니다. 또한 디스코드를 통해 에이전트들과 소통하며, 각 봇에게 개성과 역할을 부여하여 구분한다고 말합니다.

김재경: 에이전트 팀을 위한 규칙과 훅01:03:00

김재경은 에이전트 팀 운영을 위한 규칙 문서와 훅 시스템을 설명합니다. 최상위 Agent.md는 가드레일, 완료 게이트, 핵심 경로 포인터를 정의하고, 각 봇의 Close.md와 Agent.md는 개별 정체성과 역할을 설정합니다. Soul.md는 톤 오브 보이스를 담고 있으며, Rules.md는 상황에 따라 읽도록 라우팅됩니다. 훅은 특정 조건에서 규칙을 강제로 읽도록 하며, 컨텍스트 압축 전후에 트리거를 설정하기도 합니다. 너무 많은 훅은 AI를 무겁게 만들 수 있어 최근에는 정리하는 추세라고 언급합니다.

김재경: 실제 작업 사례와 결과물01:11:00

김재경은 브라이언의 강의 자료를 바탕으로 에이전트들이 협업하여 슬라이드와 PDF를 제작한 사례를 보여줍니다. 카파-C가 오케스트레이션을 담당하고, 여러 봇이 검증 루프를 거쳐 결과물을 생성합니다. 슬라이드 제작 자동화는 약 60% 정도이며, 나머지는 수동으로 핵심 내용을 입력합니다. 이미지 삽입, 표기법 검사, 이미지 검증, 적대적 리뷰 등이 자동화되어 있습니다. 또한 Ouroboros 플러그인을 사용하여 소크라테스식 대화로 프롬프트를 개선한다고 소개합니다.

김재경: 마무리 및 Q&A 안내01:23:00

김재경은 에이전트들이 생성한 결과물에 검증 흔적이 남아 있음을 보여주며, 인간이 선택한 자료를 기반으로 여러 에이전트가 상호 검증하는 과정이 핵심이라고 강조합니다. 그는 카카오톡 오픈채팅방 '에이전트 코리아'와 디스코드 서버에서 질문을 받을 수 있으며, 'Fable-Kappa' Q&A 방에서 무료로 질문에 답변한다고 안내합니다. 끝으로 긴 시간 함께해준 청중에게 감사 인사를 전하며 세션을 마무리합니다.