디노티시아, AI 에이전트용 지식 플랫폼 ‘AKB’를 오픈소스로 공개

• 디노티시아가 AI 에이전트 전용 지식 관리 플랫폼 AKB를 깃허브에 오픈소스로 공개함

  • AKB는 Agent Knowledge Base의 약자
  • 비상업적 목적 이용자는 무료로 사용할 수 있음
  • 기업 내부 지식을 에이전트가 실제 업무에 쓸 수 있는 형태로 묶는 플랫폼임

• 문제의식은 꽤 현실적임. 생성형 AI는 업무 프로세스 안으로 들어오고 있는데, 기업 데이터는 여전히 여기저기 흩어져 있음

  • 개발, 영업, 인사, 마케팅 등 부서마다 문서와 파일, 데이터베이스가 따로 있음
  • 에이전트가 일을 하려면 단순히 문서 하나를 검색하는 수준을 넘어 업무 맥락을 알아야 함
  • AKB는 이 흩어진 정보를 하나의 지식 기반으로 통합하는 쪽을 겨냥함

• AKB가 내세우는 차별점은 단순 RAG 저장소를 넘어서겠다는 것임

  • 문서, 파일, 데이터베이스 테이블 같은 기존 정보를 관리함
  • 여기에 AI 에이전트가 업무 중 새로 만든 대화, 작업 기록, 판단 근거, 결과물까지 계속 축적함
  • 그러니까 “문서를 검색해서 답하는 AI”보다 “조직의 업무 기억을 쌓는 에이전트” 쪽에 가까움

• 구조적으로는 온톨로지 기반 접근을 쓴다고 설명함

  • 온톨로지는 문서와 데이터 사이의 의미 관계를 정의하는 구조
  • AKB는 개별 자료뿐 아니라 자료 간 관계까지 에이전트가 활용하도록 설계됨
  • 그래프 기반 연관성 정의도 지원해 업무 지식 간 연결을 표현함

• 기업용 플랫폼답게 권한 관리도 중요한 축으로 잡음

  • 부서, 역할, 프로젝트별 권한 관리가 설계 요소에 포함됨
  • 사용자 간 접근 경계를 제어해 민감한 정보가 권한 밖으로 새지 않게 하는 방향
  • 에이전트가 필요한 맥락은 활용하되 보안 통제는 유지하려는 구조임

• 기술 스택 쪽도 개발자들이 볼 만한 키워드가 많음

  • 모델 맥락 프로토콜(MCP) 기반 연동을 지원함
  • 표준 마크다운 문서 관리도 지원함
  • 구조적 쿼리 언어(SQL) 데이터베이스와 오브젝트 스토리지 등 다양한 콘텐츠를 함께 관리함
  • 디노티시아의 벡터 데이터베이스 씨홀스 기반 검색과 결합해 키워드뿐 아니라 업무 맥락 기반 탐색까지 노림

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기술 맥락

• AKB가 풀려는 문제는 “문서를 AI에 넣자”보다 조금 더 복잡해요. 기업에서 에이전트를 쓰려면 문서, 데이터베이스, 업무 히스토리, 권한 정보가 한꺼번에 맞물려야 하거든요.

• 그래서 단순 RAG 저장소가 아니라 에이전트의 작업 기록과 판단 근거까지 쌓는 구조를 잡은 거예요. 에이전트가 한 번 답하고 끝나는 도구가 아니라, 조직 안에서 계속 일하는 주체가 되면 기억과 추적 가능성이 중요해져요.

• 온톨로지와 그래프 기반 관계 정의를 넣은 이유도 여기에 있어요. 기업 지식은 문서 하나만 보면 부족하고, 계약서와 고객사, 프로젝트, 담당자, 데이터베이스 테이블이 어떻게 연결되는지가 더 중요할 때가 많거든요.

• MCP 지원은 다른 에이전트 도구와 붙이기 위한 선택으로 보여요. 기업 입장에서는 특정 모델 하나에 묶이는 것보다, 여러 모델과 도구가 같은 지식 기반을 참조하게 만드는 쪽이 운영상 유리해요.