Markdown+ 기반 AI-Native 아키텍처를 통한 문서 자동화 패러다임 전환

Context

기존 문서 자동화 툴의 Binary Blob(PDF, DOCX) 저장 방식에 따른 AI 에이전트의 구조적 접근 불가 문제 발생. 단순 템플릿 변수 치환 방식으로는 복잡한 레이아웃 유지 및 일관된 문서 구조 관리가 불가능한 기술적 한계 직면.

Technical Solution

• Markdown+ 기반의 구조적 데이터 모델 설계를 통한 문서의 객체화 및 AI 접근성 확보
• LLM 최적화 및 Token 효율성을 고려한 Native Markdown-to-DOCX/PDF 렌더러 구현
• OCR과 VLM(Vision-Language Model)을 결합한 Autype Lens 파이프라인으로 텍스트 외 레이아웃 및 폰트 스타일 추출
• MCP(Model Context Protocol) 호환 Autype Skill 정의를 통해 AI 에이전트의 도구 호출 기반 문서 제어 구현
• 다중 인용 스타일(APA, IEEE 등) 및 자동 생성 인덱스 처리를 위한 구조적 메타데이터 관리 체계 구축
• 단순 챗봇 결합 방식이 아닌 AI Agent가 문서 섹션 탐색 및 편집을 수행하는 AI-Native 아키텍처 채택