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Dev.toAI/ML
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Agent 지식 축적을 위한 Structural Contract 기반 Multi-Wiki 설계
Building Agent Knowledge Bases That Actually Scale
AI 요약
Context
단순 파일 임포트 방식은 문서 수 증가에 따른 Context Window 낭비와 토큰 비용 상승을 초래함. 구조 없는 노트 기록 방식은 검색 효율 저하 및 정보 파편화로 인한 지식 손실 문제를 야기함.
Technical Solution
- Agent의 Synthesis 능력과 Tooling의 Invariant 유지 능력을 분리한 Division of Labor 구조 설계
- schema.md를 통한 페이지 종류, 톤앤매너, 모순 처리 방침 등의 Structural Contract 정의
- raw/ 디렉토리를 통한 원본 데이터의 Immutability 보장 및 합성된 지식과의 물리적 분리
- index.md와 log.md를 통한 지식 카탈로그 자동화 및 변경 이력의 Append-only 추적
- 원본 전체 로드 대신 특정 Page Reference 기반의 Selective Loading으로 Context 효율 최적화
- akm CLI를 통한 Slug 중복 방지 및 디렉토리 스캐폴딩 등 결정론적 인프라 관리
실천 포인트
1. 원본 데이터(Raw)와 가공 데이터(Synthesized)를 물리적으로 분리했는가
2. 에이전트가 준수해야 할 스키마(Schema)와 제약 사항을 명시적 문서로 정의했는가
3. 인덱스 및 로그 시스템을 통해 지식의 생성 경로를 추적할 수 있는가
4. 전체 컨텍스트가 아닌 필요한 참조(Reference)만 로드하는 메커니즘을 갖췄는가