AI Agent 전용 ContextPack 기반의 Agent-native Context DB 구축

I'm building CortexDB — an agent-native context database for AI agents

Arman2026년 6월 16일1분advanced

AI 요약

Context

단순 Vector Search 중심의 기존 RAG 시스템이 가진 단편적 텍스트 청크 제공 방식의 한계 직면. 자율적 AI Agent 운영에 필수적인 권한 제어, 근거 기반 검증 및 Token Budget 관리 기능의 부재로 인한 컨텍스트 품질 저하 발생.

단순 Chunk 반환을 넘어 인용구, 선택 이유, Token 사용량을 포함한 구조화된 ContextPack 컴파일 구조 설계
수치적 충돌 및 사실 관계를 결정론적으로 확인하는 VERIFY FACT 매커니즘 도입을 통한 환각 현상 억제
Agent 최적화 선언적 쿼리 언어인 AQL 도입으로 복잡한 컨텍스트 추출 효율성 강화
Tool Registry와 Typed Knowledge Graph 결합을 통한 지식 간 관계성 및 도구 호출 맥락의 정밀한 제어
WAL(Write-Ahead Logging) 및 MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 기반의 Durable Single-node Storage 구현으로 데이터 일관성 확보

실천 포인트

1. RAG 설계 시 단순 유사도 검색을 넘어 Token Budget을 고려한 컨텍스트 패키징 구조 검토

2. LLM의 환각 방지를 위해 결정론적 사실 검증(Deterministic Verification) 단계 추가 여부 확인

3. 단순 벡터 저장소가 아닌 도메인 특화 쿼리 언어(DSL) 도입을 통한 Agent 제어력 향상 방안 모색

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