하려던 것 📝
아빠의 육아 및 일상 관리를 위한 AI 비서 시스템의 정교화 및 확장
단순한 기능 구동을 넘어, AI 비서가 나라는 사람(
user.md)과 비서 본연의 정체성(agent.md)을 완벽하게 이해하도록 구조적 뼈대를 고도화하는 것을 이번 주 최우선 목표로 삼음.이번 주 스터디 과제인 오픈바이킹(OpenViking) 연동을 위한 개념 파악 및 우리 시스템(Hermes-Obsidian) 적용 가능성 검토.
활용한 툴 ⚒️
Hermes Agent & Obsidian: 인프라를 바탕으로 한 에이전트 페르소나 및 유저 프로필 컨텍스트 고도화.
오픈바이킹(OpenViking): AI 에이전트의 효율적인 기억(Memory) 관리를 위한 파일 시스템 패러다임 기반 오픈소스 데이터베이스 (개념 분석 및 아키텍처 스터디 진행).
진행 세부 내용 🔍
1️⃣ 에이전트 및 유저 컨텍스트(agent.md, user.md) 대폭 고도화
그동안 에이전트와 끊임없이 대화하며 쌓인 데이터를 바탕으로 AI 비서가 나를 더 잘 보좌할 수 있도록 유저 프로필(
user.md)을 정교하게 다듬음.아빠의 놀이 창고 콘셉트에 맞춰 에이전트의 정체성, 행동 지침, 어조를 정의하는 에이전트 파일(
agent.md)을 고도화하여 AI가 단순한 봇이 아닌 '든든한 육아 및 일상 파트너'의 페르소나를 갖추도록 주입함.
2️⃣ 오픈바이킹(OpenViking) 아키텍처 및 개념 스터디
이번 주 과제인 오픈바이킹의 핵심 메커니즘을 심층 분석함.
단순한 평면적 벡터 검색(RAG)의 한계를 넘어, 컴퓨 터의 폴더 구조(
viking://)처럼 에이전트의 기억과 지식을 계층적으로 관리하는 패러다임을 학습함.컨텍스트를 L0(요약), L1(핵심), L2(전체)로 나누어 로딩함으로써 토큰을 획기적으로 아끼고 맥락을 정확히 짚어내는 원리를 파악하여 향후 시스템 적용을 위한 이론적 기반을 마련함.
시행착오 및 고민 ⚠️
컨텍스트 고도화 집중으로 인한 실무 진도 지연:
agent.md와user.md를 포함한 프롬프트 및 페르소나 엔지니어링에 예상보다 많은 시간과 깊은 대화가 소요됨. 이로 인해 이번 주 과제였던 오픈바이킹의 실질적인 코드 레벨 연동 및 Hermes 엔지니어링 실습을 직접 실행하지는 못함.타 빌더들의 무한 루프(Self-Iteration) 학습 구조 관찰: 스터디 내 다른 멤버들이 에이전트의 자가 반복 학습 및 무한 루프 구성을 테스트하는 것을 보며 부러움과 조바심이 들기도 했음. 하지만 시스템의 '뇌'에 해당하는 컨텍스트(개인화 데이터)가 탄탄해야 추후 무한 루프를 돌려도 의미 있는 결과가 나온다는 확신을 가짐으로써 속도보다 방향성에 집중하기로 멘탈을 관리함.
배운 점 📚
AI 비서 시스템에서 가장 중요한 것은 화려한 기능보다, '비서가 명령권자(나)를 얼마나 정확히 이해하고 있는가(
user.md)'와 '자신의 역할(agent.md)을 얼마나 명확히 인지하고 있는가'라는 점을 에이전트와의 깊은 대화를 통해 깨달음.오픈바이킹 스터디를 통해, 추후 Obsidian Vault 내에 육아 일지, 아이디어, 프로젝트 데이터가 방대해졌을 때 토큰 폭탄을 맞지 않고 효율적으로 컨텍스트를 제어할 수 있는 구조적 힌트(계층적 파일 시스템 패러다임)를 얻음.
향후 계획 🧭
오픈바이킹 실질 연동 시도: 이번 주에 학습한 개념을 바탕으로, Hermes 에이전트가 Obsidian 내의 파일들을 오픈바이킹식 계층 구조로 인식하고 탐색할 수 있도록 실전 연동 테스트 진행.
무한 루프 및 자가 학습 구조 벤치마킹: 타 멤버들의 무한 루프 구동 사례를 레퍼런스 삼아, 고도화된
agent.md를 기반으로 에이전트가 스스로 육아 정보를 분류하고 학습하는 자동화 루프 실험 착수.[SKILL.md] 최초 구현: 고도화된 페르소나 위에서 마침내 주말 아이와 갈 만한 곳 추천 등 실질적인 아빠 맞춤형 첫 스킬 빌드.
