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title: "디노티시아, 기업용 AI 에이전트 지식 플랫폼 AKB 오픈소스로 공개"
published: 2026-05-20T01:05:04.204Z
canonical: https://jeff.news/article/2872
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# 디노티시아, 기업용 AI 에이전트 지식 플랫폼 AKB 오픈소스로 공개

디노티시아가 기업 내부 문서, 파일, 데이터베이스, 업무 기록을 AI 에이전트가 쓸 수 있는 지식 기반으로 묶는 AKB를 오픈소스로 공개했다. 단순 검색용 저장소를 넘어 온톨로지, 그래프 관계, MCP 연동, 권한 관리를 넣어 기업 환경에서 에이전트가 같은 업무 맥락을 공유하도록 설계했다는 점이 핵심이다.

- 디노티시아가 AI 에이전트용 지식 플랫폼 AKB(Agent Knowledge Base)를 GitHub에 오픈소스로 공개함
  - AKB는 기업 내부에 흩어진 문서, 파일, 데이터베이스, 구성원 업무 기록을 AI 에이전트가 활용 가능한 지식 기반으로 통합하는 플랫폼임
  - 여러 부서와 AI 에이전트가 같은 업무 맥락을 공유하며 협업할 수 있게 만드는 게 목표임

- 문제의식은 익숙함. 회사 지식은 많은데 AI가 제대로 못 씀
  - 문서함, 협업툴, 발표자료, 데이터베이스에 정보가 흩어져 있음
  - 그래서 직원이 완성된 자료를 다시 전달하거나, 담당자에게 같은 내용을 반복 확인하거나, AI가 읽을 수 있게 문서를 따로 변환해야 함
  - 생성형 AI가 문서 작성 보조를 넘어 개발, 영업, 인사, 마케팅 같은 실제 업무 프로세스로 들어오면서 이 문제가 더 커지고 있음

> [!IMPORTANT]
> AKB의 핵심은 '문서 검색'이 아니라 'AI 에이전트가 조직의 업무 맥락을 계속 기억하고 재사용하게 만드는 지식 기반'이라는 점임.

- AKB는 기존 RAG(검색 증강 생성) 저장소보다 더 넓은 범위를 노림
  - 문서, 파일, 데이터베이스 테이블처럼 형태가 다른 정보를 하나의 지식 기반으로 묶음
  - 온톨로지(Ontology) 기반 구조로 문서와 데이터 사이의 의미 관계를 정의함
  - AI 에이전트가 업무 과정에서 만든 대화, 작업 기록, 판단 근거, 결과물까지 축적·정리하도록 설계됨

- 기술 스택 쪽 포인트도 꽤 구체적임
  - MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 기반 연동을 지원함
  - 표준 마크다운 문서 관리를 지원해 사람이 읽고 관리하기 쉬운 형식도 챙김
  - SQL 데이터베이스와 오브젝트 스토리지 등 다양한 콘텐츠를 함께 관리할 수 있음
  - 그래프 기반 연관성 정의로 업무 지식 사이의 관계를 연결함

```mermaid
sequenceDiagram
    participant 직원
    participant 에이전트
    participant AKB
    participant 데이터저장소
    participant 권한관리
    직원->>에이전트: 업무 질문 또는 작업 요청
    에이전트->>AKB: 관련 지식과 업무 맥락 요청
    AKB->>권한관리: 부서·역할·프로젝트 접근 권한 확인
    AKB->>데이터저장소: 문서·테이블·파일·기록 조회
    데이터저장소-->>AKB: 관련 콘텐츠 반환
    AKB-->>에이전트: 관계가 정리된 업무 컨텍스트 제공
    에이전트-->>직원: 근거를 반영한 답변 또는 결과물 생성
```

- 검색은 디노티시아의 벡터 데이터베이스 '씨홀스(Seahorse)'와 결합됨
  - 키워드 검색으로는 찾기 어려운 업무 맥락과 관련 정보를 탐색하는 용도임
  - 단순히 단어가 같은 문서를 찾는 게 아니라, 의미적으로 가까운 지식까지 끌어오는 방향임

- 기업용으로 보려면 권한 관리가 빠질 수 없는데, AKB도 이걸 주요 설계 요소로 둠
  - 조직, 부서, 역할 단위 권한 관리를 전제로 함
  - 부서·역할·프로젝트별 접근 경계를 제어해 지식 공유와 보안 요구를 같이 맞추려는 구조임
  - LLM Wiki, GBrain처럼 에이전트 장기 기억과 지식 저장소에 대한 관심이 커지는 흐름을 기업 환경으로 확장한 셈임

> [!TIP]
> 사내 AI 에이전트를 붙이려는 팀이라면 모델 교체보다 먼저 '문서와 업무 기록이 권한 체계 안에서 연결돼 있는지'부터 봐야 함. 그게 안 되면 에이전트가 매번 기억상실 상태로 일함.

- 디노티시아는 AKB를 비상업적 목적 이용자에게 무료로 제공할 계획임
  - 개발자와 실무 사용자 피드백을 받아 기능을 계속 고도화하겠다고 밝힘
  - 정무경 대표는 기업 AI 경쟁력이 어떤 모델을 도입했느냐보다, 조직 데이터를 AI가 얼마나 잘 활용하느냐로 옮겨가고 있다고 설명함

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## 기술 맥락

- AKB가 RAG만 말하지 않는 이유는 기업 업무에서 '검색 결과 하나'보다 '맥락의 연속성'이 더 중요하기 때문이에요. 에이전트가 지난 대화, 작업 기록, 판단 근거를 같이 봐야 같은 질문을 반복하지 않고 실제 동료처럼 이어서 일할 수 있거든요.

- 온톨로지와 그래프 구조를 넣은 건 문서 간 관계를 표현하려는 선택이에요. 회사 지식은 파일 단위로만 존재하지 않고, 프로젝트, 부서, 고객, 결정 사항과 얽혀 있어요. 이 관계를 모르면 AI는 그럴듯한 문장을 만들 수는 있어도 업무 맥락을 제대로 짚기 어려워요.

- MCP 지원은 에이전트 생태계와 붙기 위한 접점이에요. 각 도구마다 별도 연동을 만들면 유지보수가 힘들어지니, 표준 프로토콜로 지식 기반을 열어두려는 의도가 보여요.

- 권한 관리를 설계 전제로 둔 것도 현실적인 부분이에요. 기업에서는 모든 지식을 모두에게 열 수 없고, 에이전트도 사람과 같은 접근 경계를 따라야 해요. 그래서 조직·부서·역할 단위 제어가 없으면 업무 적용 단계에서 바로 막히게 돼요.

## 핵심 포인트

- AKB는 기업 내부의 문서, 파일, 데이터베이스, 업무 기록을 AI 에이전트용 지식 기반으로 통합함
- 온톨로지와 그래프 기반 관계 정의로 자료 사이의 의미 관계까지 활용하게 함
- MCP 연동, 표준 마크다운 문서 관리, SQL 데이터베이스, 오브젝트 스토리지를 지원함
- 조직·부서·역할 단위 권한 관리를 전제로 설계돼 기업 보안 요구를 반영함
- 비상업적 이용자에게 무료 제공하고 개발자 피드백으로 고도화할 계획임

## 인사이트

기업 AI의 병목은 모델 성능보다 사내 지식을 얼마나 안전하고 일관되게 먹일 수 있느냐로 옮겨가는 중임. AKB가 의미 있는 이유도 RAG 저장소를 넘어 에이전트의 장기 기억과 조직 권한 모델을 같이 보려는 데 있음.