디노티시아, AI 에이전트용 지식 인프라 AKB 오픈소스로 공개

• 디노티시아가 AI 에이전트용 지식 플랫폼 AKB(Agent Knowledge Base)를 깃허브에 오픈소스로 공개함

  • 디노티시아는 장기기억 AI와 반도체 기반 AI 인프라를 하는 회사로 소개됨
  • AKB는 기업 안에 흩어진 문서, 파일, 데이터베이스, 구성원 업무 기록을 AI 에이전트가 쓸 수 있는 지식 기반으로 통합·관리하는 플랫폼임
  • 비상업적 목적 사용자는 무료로 사용할 수 있음

• 문제의식은 꽤 현실적임. 회사 지식은 많은데, AI가 바로 쓰기엔 엉망이라는 것

  • 자료 검색, 내용 전달, 재정리 같은 반복 작업을 줄이는 게 목표임
  • 여러 부서와 AI 에이전트가 동일한 업무 맥락을 공유하며 협업하게 만들겠다는 방향임
  • “모델을 뭘 쓰느냐”보다 “조직 데이터를 AI가 얼마나 잘 활용하느냐”가 경쟁력이라는 메시지를 냄

• AKB는 단순 문서 저장소가 아니라 관계를 가진 지식 기반을 지향함

  • 문서, 파일, 데이터베이스 테이블처럼 형태가 다른 정보를 하나로 묶음
  • 문서·데이터 간 의미 관계를 정의하는 온톨로지 기반 구조를 적용함
  • 그래프 기반 연관성 정의를 통해 업무 지식 사이의 관계를 유기적으로 연결한다고 설명함
  • 그래서 AI 에이전트가 개별 자료뿐 아니라 자료 간 관계까지 같이 활용하는 구조를 노림

• 기업 환경을 의식해서 권한 관리도 설계에 넣음

  • 조직, 부서, 역할, 프로젝트별 권한 관리를 전제로 설계됐다고 밝힘
  • 사용자 간 접근 경계를 제어해서 민감한 정보는 권한 범위 안에서만 다루도록 구현함
  • AI 에이전트가 필요한 업무 맥락을 활용하되, 보안 요구를 같이 만족시키려는 접근임

• 연동 방식도 요즘 AI 인프라 흐름을 꽤 따라감

  • MCP(Model Context Protocol) 기반 연동을 지원함
  • 표준 마크다운 문서 관리를 지원함
  • SQL 데이터베이스와 오브젝트 스토리지 등 여러 콘텐츠 저장소를 함께 관리할 수 있음
  • 자체 벡터DB 씨홀스(Seahorse) 기반 검색과 결합해 키워드 검색만으로 찾기 어려운 업무 맥락까지 탐색하게 한다고 함

• 디노티시아는 AKB만 던진 게 아니라 주변 AI 인프라 포트폴리오도 같이 밀고 있음

  • 최근 900억 원 규모의 시리즈A 투자를 유치함
  • 자체 벡터DB 씨홀스와 VDPU 기반 AI 인프라 고도화에 속도를 내고 있음
  • 자연어 기반 AI 법령검색 서비스 리걸큐(legalQ) 베타도 공개함
  • 리걸큐는 에이전틱 RAG 방식을 적용해 사용자가 법령명이나 조문 번호를 몰라도 자연어 질문으로 관련 법령, 조문, 연관 법령을 찾게 해주는 서비스임

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기술 맥락

• AKB의 핵심 선택은 기업 지식을 그냥 문서 검색 인덱스로 만들지 않고, 에이전트가 활용할 수 있는 지식 기반으로 만들겠다는 거예요. AI 에이전트는 답변만 하는 챗봇보다 더 많은 맥락이 필요해서, 문서와 데이터 사이의 관계까지 잡아주는 구조가 중요해요.

• 온톨로지와 그래프 기반 관계 정의를 넣은 이유는 업무 지식이 단일 문서 안에만 있지 않기 때문이에요. 계약서, 회의록, 데이터베이스 테이블, 프로젝트 문서가 서로 연결돼 있는데, 이 관계를 모르면 에이전트가 그럴듯하지만 맥락 없는 답을 만들기 쉬워요.

• MCP 지원은 에이전트 생태계와 붙기 위한 선택으로 보여요. 지식 저장소가 독립 제품으로만 남으면 활용 범위가 좁아지는데, MCP처럼 외부 도구와 맥락을 연결하는 표준을 지원하면 여러 에이전트 워크플로에서 호출하기 쉬워져요.

• 권한 관리를 전제로 설계했다는 점도 중요해요. 기업 내부 지식은 많이 연결할수록 유용하지만, 동시에 잘못 열리면 민감정보 노출로 바로 이어져요. 그래서 부서, 역할, 프로젝트 단위의 접근 경계가 에이전트 지식 인프라에서는 기능이 아니라 기본 조건에 가까워요.