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Dev.toAI/ML
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Reasoning과 Tool을 넘어 Enterprise Judgment를 구현하는 Knowledge Layer 설계
Google Open Knowledge Format: Why Enterprise Agents Need a Knowledge Layer, Not Just More Tools
AI 요약
Context
단순 LLM 모델 교체나 Tool 확장만으로는 파편화된 기업 내부 지식과 복잡한 비즈니스 로직을 반영하기 어려운 한계 존재. 특히 Agentic AI 환경에서 잘못된 Context 참조는 실행 단계의 치명적인 오류와 거버넌스 위반으로 직결되는 구조적 리스크 내포.
Technical Solution
- Markdown 기반 콘텐츠와 Structured Metadata를 결합하여 인간의 가독성과 기계의 처리 효율을 동시에 확보한 OKF(Open Knowledge Format) 채택
- 단순 Data Access와 Enterprise Intelligence 사이의 간극을 메우기 위해 Reasoning-Tool-Knowledge의 3계층 아키텍처로 분리 설계
- 정적인 문서 저장소에서 벗어나 Runtime에서 Agent가 판단 근거로 활용하는 Active Knowledge Layer로 전환
- 데이터 스키마 정보에 소유권, 유효 값, 비즈니스 정의, 예외 처리 규칙 등 고차원 메타데이터를 결합하여 판단 정밀도 향상
- Version Control 시스템 도입을 통한 지식의 생명주기 관리 및 감사 가능(Auditable)한 거버넌스 체계 구축
실천 포인트
- Agent에게 Tool 권한을 부여하기 전, 해당 Tool이 참조할 Source of Truth에 대한 정의서가 존재하는지 검토 - RAG 파이프라인 설계 시 단순 Vector Search 외에 비즈니스 규칙을 정의한 Structured Metadata 레이어 추가 고려 - 지식 관리 체계를 특정 벤더 플랫폼에 종속시키지 않고 Markdown/YAML 등 Portable한 포맷으로 표준화 - Agent의 성공 지표를 단순 답변 정확도가 아닌 '잘못된 Source 참조 횟수' 및 '거버넌스 위반 감소율'로 설정