AI 빌더로의 진화: 폴리곤즈의 시작
9년 전, 아파트 지하 창고에서 아이들을 위해 수도관 파이프를 자르며 시작했던 '폴리곤즈(Polygons)' 교구가 이제는 누구나 자신만의 블록 설계를 할 수 있는 'AI 빌더'로 진화하고자 합니다. 단순히 챗봇이 매뉴얼을 읽어주는 수준을 넘어, 제작자의 '설계 철학' 과 '기술적 정확성'이 공존하는 AI 파트너를 만들기 위해 지식의 이층 구조화(객관 사실 vs 주체 귀속 지식)를 시도했습니다.
AI 빌더 개발에 사용된 도구와 방법
사용 도구: Obsidian (지식 허브), Hermes Agent (AI 에이전트), Vercel/Python (자동화 환경) Claude, google ai studio 외 다수
활용 방식: 옵시디언에 '지식 귀속 템플릿'을 만들어, AI가 헷갈려 하지 않도록 데이터를 두 층으로 분리했습니다.
객관 지식: 제품 치수, 리벳 무게, 조립 규칙 (Fact)
주체 귀속 지식: 제작자의 철학, 취향, 경험적 감상 (Preference)
큰 갈색 의자 앞에 서있는 남자
바다사자의 종이 조각
흰색 표면에 종이접기 거북이
AI 빌더 개발 과정에서의 성과와 교훈
배운 점: AI에게 단순히 데이터를 쏟아붓는 것보다, "이건 사실이고, 이건 내 생각이야"라고 '주인(Owner)'을 명시해 주는 것이 에이전트의 페르소나를 형성하는 데 훨씬 효과적이라는 점을 배웠습니다.
시행착오: 처음에는 모든 상담 기록을 지식으로 넣었더니 AI가 저의 단순한 메모를 '절대적인 법칙'으로 오해하는 경우가 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 '지식 귀속 템플릿'을 통한 엄격한 분류 체계를 도입했습니다.
앞으로의 계획: 이 지식 체계를 바탕으로, 사용자가 대화만으로 복잡한 로우-폴리(Low-Poly) 오브제를 설계하고 전개도 및 양산까지 이어질 수 있는 '폴리곤즈 AI 빌더'를 완성할 예정입니다.
도움 받은 글
지식체계론의 확장 및 수정 (지피터스 게시글): 객관 지식과 주체 귀속 지식이라는 이층 구조의 영감을 준 글입니다. (https://www.gpters.org/data-science/post/expansion-modification-knowledge-systems-gJmZTVlWSAm1V5q)
