개인지식 시스템

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Maps map 40-maps/Agent Knowledge Management.md updated Sun Jun 07 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Agent Knowledge Management

Agent Knowledge Management

Overview

이 맵은 GitHub + Markdown + Obsidian + 에이전트 규칙 기반 개인/에이전트 지식관리 시스템의 내비게이션 문서입니다.

Core Concepts

  • [Personal Knowledge Management](/notes/30-concepts__Personal Knowledge Management/)
  • [Second Brain](/notes/30-concepts__Second Brain/)
  • RAG
  • Obsidian
  • [Knowledge Graph](/notes/30-concepts__Knowledge Graph/)
  • [Agent Memory](/notes/30-concepts__Agent Memory/)
  • [Agent Harness](/notes/30-concepts__Agent Harness/)
  • [Ephemeral Agent Sandbox](/notes/30-concepts__Ephemeral Agent Sandbox/)
  • [Agent Skill](/notes/30-concepts__Agent Skill/)
  • [Human Approval Boundary](/notes/30-concepts__Human Approval Boundary/)
  • [Vertical AI Agent](/notes/30-concepts__Vertical AI Agent/)
  • [채점 가능한 실험 시스템](/notes/30-concepts__채점 가능한 실험 시스템/)

Key Sources

  • [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)
  • [OpenAI Build Hour - Agents SDK](/notes/10-sources__OpenAI Build Hour - Agents SDK/)
  • [제 2의 두뇌로 나를 100배 스케일링하는 방법](/notes/10-sources__제 2의 두뇌로 나를 100배 스케일링하는 방법/)
  • [1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups](/notes/10-sources__1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups/)
  • [AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법](/notes/10-sources__AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법/)

Important Insights

  • [Production agents need recoverable failure boundaries](/notes/20-insights__Production agents need recoverable failure boundaries/)
  • [Skills turn organizational know-how into executable agent assets](/notes/20-insights__Skills turn organizational know-how into executable agent assets/)
  • [Second Brain is Agent Accessible Knowledge Operations Layer](/notes/20-insights__Second Brain is Agent Accessible Knowledge Operations Layer/)
  • [AI-Native Teams Collapse Roles Into Builder Loops](/notes/20-insights__AI-Native Teams Collapse Roles Into Builder Loops/)
  • [Vertical AI Agents Win by Owning Workflow Memory and Action Loops](/notes/20-insights__Vertical AI Agents Win by Owning Workflow Memory and Action Loops/)
  • [AI 에이전트 성과는 프롬프트보다 채점 가능한 실험 시스템에서 나온다](/notes/20-insights__AI 에이전트 성과는 프롬프트보다 채점 가능한 실험 시스템에서 나온다/)

Current Position

Markdown Git repo를 지식의 원장으로 두고, Obsidian은 인간용 그래프/탐색 UI, RAG/vector DB는 Markdown에서 재생성 가능한 검색 캐시로 둔다. 이 구조는 알렉스의 Second Brain 관점에서는 source를 reusable context로 변환하는 knowledge operations layer이고, Agents SDK식 관점에서는 “대화만 저장하는 메모리”가 아니라 여러 에이전트가 공유하는 durable workspace state에 가깝다.

에이전트 운영 관점에서는 대화 히스토리만이 아니라 [Agent Harness](/notes/30-concepts__Agent Harness/), [Ephemeral Agent Sandbox](/notes/30-concepts__Ephemeral Agent Sandbox/), [Agent Skill](/notes/30-concepts__Agent Skill/), [Human Approval Boundary](/notes/30-concepts__Human Approval Boundary/)를 함께 설계해야 장시간 작업을 안전하게 운영할 수 있다.

Jason 인터뷰는 에이전트 하네스를 범용 데모가 아니라 특정 업무의 기억·데이터·권한·승인 루프로 제품화해야 한다는 관점을 추가한다. 이 관점은 [Vertical AI Agent](/notes/30-concepts__Vertical AI Agent/)를 별도 탐색 축으로 만든다. Source: [1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups](/notes/10-sources__1-hour Deep Dive with AI Jason: AI products, YouTube(220k+), Jian-Yang, Startups/)

NAVER D2의 HLS.js ABR 사례는 에이전트가 성능 개선 반복을 맡으려면 프롬프트보다 [채점 가능한 실험 시스템](/notes/30-concepts__채점 가능한 실험 시스템/), 빠른 실패 판정기, 회귀 가드레일, lesson memory가 먼저 필요하다는 관점을 추가한다. Source: [AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법](/notes/10-sources__AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법/)

Decisions

  • [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)

Open Questions

  • 대화에서 생긴 인사이트를 어느 기준으로 저장할 것인가?
  • concept note 자동 갱신은 어느 정도까지 허용할 것인가?
  • RAG index는 언제 붙일 것인가?
  • 샌드박스 스냅샷과 skill 변경 이력은 지식관리 그래프에서 어느 수준까지 추적할 것인가?