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<strong>핵심 결론</strong>

Karpathy의 LLM Wiki와 Microsoft의 Ontology는 경쟁하는 지식 관리 방식이 아니다. Wiki는 불확실한 정보와 설명을 축적하는 계층이고, Ontology는 기업이 합의한 업무 객체·관계·권한을 에이전트가 다룰 수 있게 만드는 계층이다. 다음 단계는 Wiki를 버리고 그래프로 옮기는 일이 아니라, Wiki 위에서 반복적으로 검증된 업무 지식을 온톨로지 계약으로 승격하는 일이다.

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모델이 문서를 읽는 시대를 넘어: Karpathy Wiki에서 Microsoft Ontology까지, 에이전트의 업무 언어를 만드는 법

AI 에이전트는 이제 문서를 읽고 요약하는 수준을 넘어, 고객을 찾고 계약을 확인하고 재고 문제를 추적하며 작업을 실행하려 한다. 이때 모델의 능력만 믿으면 곤란해진다. 조직에서 “고객”, “활성 계약”, “위험 공급업체”, “승인 가능한 변경”이 무엇인지부터 흔들릴 수 있기 때문이다.

Andrej Karpathy가 제안한 LLM Wiki는 이 문제의 첫 번째 해법이었다. LLM이 원문을 그대로 쌓는 대신, 개념 페이지·인물 페이지·비교 문서·요약을 연결한 Markdown 지식 베이스를 만든다. 반복 검색보다 더 나은 맥락을 만들고, 조사 과정에서 드러난 모순도 기록할 수 있다.

Microsoft의 Ontology Playground는 다음 질문을 던진다. 문서를 잘 정리한 뒤, 에이전트가 실제 업무 세계를 혼동하지 않으려면 무엇이 더 필요한가? Microsoft의 답은 Ontology, 즉 식별 가능한 업무 객체와 관계를 명시한 의미 계층이다.

Wiki는 ‘읽을 수 있는 지식’, Ontology는 ‘실행할 수 있는 의미’

LLM Wiki의 기본 단위는 문서다. “반도체 공급망”, “Jensen Huang”, “메모리 가격”, “AI 에이전트” 같은 페이지를 만들고 링크를 건다. 빠르고 유연하다. 새 연구나 시장 변화를 반영하기에도 좋다. 그러나 Wiki 안의 고객은 아직 문장 속 개념이다. 실제 CRM의 어느 레코드인지, 어떤 계약과 연결되는지, 누가 변경할 수 있는지는 자동으로 정해지지 않는다.

Ontology의 기본 단위는 업무 객체다. Customer, Order, Supplier, Machine, WorkOrder처럼 실제 데이터와 연결될 대상을 정의하고, 각 대상의 식별자와 속성을 정한다. 관계도 동사로 표현한다. Customer places Order, Supplier provides Product, Machine produces Item처럼 관계의 방향과 카디널리티를 명시한다.

질문 LLM Wiki Ontology
무엇을 저장하는가 문서, 조사, 개념, 출처, 해석 업무 객체, 식별자, 속성, 관계, 규칙
연결은 어떻게 만드는가 [[wikilink]]와 LLM의 의미 요약 타입 있는 관계, 방향, 카디널리티
강점 빠른 축적, 설명, 논쟁과 불확실성 보존 일관성, 검증, 그래프 탐색, 권한 통제
잘 맞는 대상 기술 조사, 시장 리서치, 회의 기록, 전략 메모 고객, 주문, 계약, 자산, 공급망, 운영 이벤트
에이전트에 주는 것 길고 풍부한 작업 맥락 정확한 객체 참조와 행동 경계

둘 중 하나만 고르는 접근은 대개 실패한다. 모든 문서를 Ontology로 만들면 모델링 비용이 폭발한다. 반대로 고객·계약·결제·권한까지 Wiki 링크로만 관리하면, 에이전트가 실제 행동에 들어가는 순간 모호성이 사고로 바뀐다.

flowchart LR
    Raw[Raw sources] --> Wiki[LLM Wiki]
    Wiki --> Candidate[Candidate concepts]
    Candidate --> Ont[Ontology contract]
    Ont --> Graph[Bound instance graph]
    Graph --> Agent[Agent actions]
    Agent --> Trace[Audit and traces]
    Trace --> Wiki

이 그림에서 Wiki와 Ontology는 대체 관계가 아니다. Wiki는 새 정보를 소화하는 곳이고, Ontology는 충분히 안정돼 조직이 책임질 수 있는 뜻을 고정하는 곳이다.

Ontology Playground는 무엇을 보여 주는가

Ontology Playground는 Microsoft Fabric IQ Ontology를 배우고 설계하는 오픈소스 웹 애플리케이션이다. 저장소는 React와 TypeScript로 구성된 정적 사이트이며, 기본 기능은 백엔드 없이 동작한다. 사용자는 미리 준비된 도메인 온톨로지를 탐색하고, 시각적 편집기에서 엔터티·속성·관계를 만들고, RDF/XML로 내보내거나 불러올 수 있다.

프로젝트가 잘 보여 주는 것은 온톨로지 설계의 최소 단위다.