에이전트코리아 · 2026-10-10
ONGRID의 온톨로지·그래프·디시전AI, RAG와 하네스 설계, 브랜치·워크트리, Slack 봇 검증과 모델 라우팅을 둘러싼 실무 대화를 정리한 에이전트코리아 일일 다이제스트입니다.
오늘의 대화
04:00 일자 경계 기준으로 2026-10-10에는 ONGRID를 온톨로지·그래프·디시전AI를 묶은 공개 프로젝트로 소개하는 대화에서 시작해, 도메인별 RAG와 하네스의 범위, 모델 라우팅과 데이터셋 설계로 확장됐다. 저녁에는 브랜치·워크트리와 Slack 봇 원문 검증 실패를 실제 작업 사례로 점검했고, 원격 접속 도구와 AI 시장·권리 관련 링크도 공유됐다. 프로젝트 성능·시장 전망·도구 추천은 참여자의 설명과 경험으로 기록하며 독립적으로 검증된 사실로 확정하지 않는다.
공개 범위
입퇴장 알림, 반복 자동 홍보문, 채팅방 초대 링크와 열람 코드, 개인 프로젝트의 내부 경로·인증 정보는 생략했다. 공개 저장소·문서 링크는 주제 이해에 필요한 범위에서만 남겼고, 모델 성능·시장 수치·도구의 효과는 참여자 주장 또는 확인 필요 사항으로 표시했다.
이야기 나온 주제
ONGRID의 온톨로지·그래프·디시전AI와 피지컬 AI
한 참여자는 ONGRID를 문서의 개념과 관계를 그래프로 만들고, 그래프 사실을 근거로 답한 뒤 ZTC로 판단을 점검하는 공개 프로젝트로 설명했다. GPU 없이 CPU급에서도 동작하도록 작은 결정 모델을 붙였다는 설명과 함께, 비전 인식과 정상·비정상 이미지 판별 같은 피지컬 AI 응용 가능성이 소개됐다. 아래 설명과 공개 링크는 작성자가 공유한 프로젝트 소개이며, 벤치마크 순위나 실제 성능은 별도 재현이 필요하다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 06:50–07:16
06:50 · 다윈/AI ONGRID = 온톨로지 + 그래프 + 디시전AI 🌌
06:50 · 다윈/AI 👉 지금 체험: https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/ONGRID
06:50 · 다윈/AI 👉 코드: https://github.com/final-bench/ongrid
06:55 · 다윈/AI GPU없으신 분들을 위해 CPU급에서 돌아가게 작은 모델 디시전AI로 붙여드렸어요
07:16 · 다윈/AI 계란 농장에서 노트북에 카메라 달아서 켜놓으면 스스로 이상을 골라낼수 있죠. 계란 사진 한 300장으로 학습시킴. 응용해서 어떤 분야이든 정상/비정상 사진만 있으면 가능해지죠
도메인 RAG·컨텍스트·하네스 설계
웹소설 같은 특정 도메인에서 벡터·임베딩과 그래프 RAG의 엣지 종류 및 연결 규칙을 어떻게 정할지 질문이 나왔다. 검색이 정확해도 모델이 컨텍스트를 제대로 사용하지 못하는 문제가 언급됐고, 공개되지 않은 전용 하네스와 각자 구성할 오픈소스 하네스를 구분하는 답변이 이어졌다. 하네스의 정의는 프롬프트부터 모델 API를 제외한 나머지까지 사람마다 다르게 부를 수 있다는 열린 논점으로 남았다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 07:26–07:46, 15:20–15:21
07:26 · 송윤일/95/작가 흠 온그리드 보다가 드는 생각인데 혹시 도메인에 맞춰서 벡터+임베딩, 그래프rag 로직 깎는 법 관련해서 논문이나 오픈소스나 레퍼런스 뭐 좋은 거 아시는분? 웹소설 도메인에 맞춰서 엣지 종류랑 엣지 잇는 법 이런 거 로직 설정해주려고 하는데 도통 감을 못잡겠네요
07:41 · 송윤일/95/작가 ztc 추론 파이프라인 보다가 든 의문인데요 검증 규칙이나 제공 컨텍스트 관리하는 전용 국소적 하네스를 따로 구축해두지 않으신 듯한데 결정 모델에 전용 하네스는 필요없다고 생각하시나요? 이견 다는 건 아니고 순수 질문이자 제 고민입니다. jev 사용해보는데 성능이 안 좋아서 흠 전용 하네스 만들어야 하나 며칠째 고민이었거든요
07:46 · 다윈/AI 저희 전용 하네스가 있지만 그건 공개 버전이 아니어서 각자 오픈소스 하네스를 쓰시겠거니 하는거구요
15:20 · 강정석 / Schift / 대표 요즘 rag 하다가 메모리도 만져보고 있는데
15:21 · 강정석 / Schift / 대표 컨텍스트 update 쪽이 아직 없더라구요
15:21 · 강정석 / Schift / 대표 검색이 정확해도 AI가 제대로 못쓰는 문제가 있어서
모델·하드웨어·AI 시장 정보와 검증 경계
저용량·한글·MLX용 결정 모델을 만들 수 있는지와 작은 모델의 성능 하한을 묻는 대화가 있었고, 한 참여자는 공개 리더보드 링크를 기준으로 특정 모델의 상대 순위를 설명했다. Nvidia·HBM·GPU 공급 전망과 AI 인권 관련 기사도 공유됐지만, 수치와 전망은 원문 링크 또는 참여자의 분석에 기반한 정보이므로 투자·정책 판단으로 일반화하지 않는다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 14:16, 15:48–15:56, 16:21–16:24
14:16 · 아라방구 / AI Engineer 외국에서는 벌써 AI 인권에 대한 논쟁이 시작됐나보네요… 블레이드 러너도 아니고 진짜 시대흐름이 빠르네요.
14:16 · 아라방구 / AI Engineer https://www.kyobit.com/news/articleView.html?idxno=7533
16:21 · 플라잉따릉이 다윈님 저용량, 한글, MLX 버전의 ZTC는 혹시 계획 없으신가요?
16:22 · 다윈/AI MLX 만들어볼꼐요
16:23 · 플라잉따릉이 성능저하가 많이 심할까요? 어차피 jev 계열이라 안 느리니 27B 하한이 적절하다고 생각하시나요?
15:48 · 올해는한화가우승/방산ax 엔비디아 HBM 3배 인상 예정
15:56 · 뀨/연구 DRAM 수요도 무시못해서 HBM이랑 캐파나눠야는데 증설효과는 시간이 필요하고.. 2027년 계약은 가격 상승분 받아서 계약끝났고.. 뭐 그런상황이라
브랜치·워크트리와 사람 중심의 개발 보조
브랜치와 워크트리를 배운 참여자가 원본 폴더와 실험 폴더를 나누는 작업 방식을 이해하는 과정이 공유됐다. 워크트리는 별도 작업 폴더를 만드는 Git 기능이고 Google Drive 파일 이동과는 별개라는 설명이 나왔으며, AI가 알려주는 개념을 따라가더라도 사용자가 목적과 관리 지점을 단순하게 설계해야 한다는 흐름으로 이어졌다. 전기세 때문에 데스크톱 대신 맥미니를 고려하는 현실적인 제약도 함께 언급됐다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 18:28–18:35
18:28 · 뀨/연구 네 작업에는 ‘워크트리’도 유용해
18:28 · 뀨/연구 원본 폴더는 그대로 두고, AI가 별도 폴더에서 실험하게 하고 싶다면 git worktree가 더 직관적이야. 브랜치만 만들면 보통 같은 폴더에서 작업하지만, 워크트리는 브랜치별 작업 폴더도 따로 만들어 줘.
18:28 · 뀨/연구 다만 사진처럼 Google Drive 자체의 파일을 옮기는 작업은 별개야. 그건 이동 기록과 되돌리기 절차가 필요하고, Git 브랜치로 대체되는 건 아니야.
18:30 · 뀨/연구 데스크톱은 사양좋긴한데 이거 늘상켜두면 전기세 괴물이라
18:30 · 뀨/연구 맥미니에서 돌아가려나
18:34 · 김위버 멀티 세션 돌릴려면 워크트리 개념을 알긴해야돼요
18:35 · 송윤일/95/작가 5시간 한도 28분컷하고 눈물과 함께 얻은 깨달음입니다
Slack 봇 원문 검증 실패와 토큰 사용량
Slack에서 봇 간 대화가 한 채널에서는 동작했지만 새 채널에서는 차단된 사례가 공유됐다. 진단 결과로는 Slack 커넥터 화면과 봇 API가 출처 표시 앞의 줄바꿈과 공백을 다르게 내놓아 동일성 검증이 실패했다는 설명이 나왔고, 검증을 느슨하게 하지 않고 원문·발신자·수정 여부를 계속 확인하자는 원칙이 확인됐다. 반복 진단으로 토큰이 빠르게 줄어든 경험은 시스템 설계와 비용 통제의 문제로 남았다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 22:25–22:44
22:25 · 뀨/연구 슬랙에서 애들끼리 분명 티키타카 TEST에서 잘되는거까지 확인했는데 채널을 하나더 만들어서 다시 일시키니 또 안합니다… 다시 봇 API 내놓으라고해서 다시넣어주고했는데 얘도 다 된다 뭐가문젠지모르겠고 호출이 그냥 차단됐다고만하고 테스트 돌려보면서 문제찾겠다고만하면서 토큰을 벌써 40%넘게 썼슴다…
22:28 · 뀨/연구 운영 반영 후 새 프로세스와 기존 작업 상태는 정상 유지되고 있습니다. 다만 실제 시험의 사전검사에서, Slack 커넥터로 확인한 시험 원문과 봇 API로 읽은 원문의 신뢰 검증이 일치하지 않아 세 실행기 호출이 차단됐습니다. 이 차이를 확인할 수 있는 진단 기록을 보완하겠습니다. 시험 원문 검증을 느슨하게 만들어 통과시키지는 않겠습니다. 제 시험은 원문 검증 단계에서 멈춰 모델을 아직 호출하지 않았습니다. 원인 확인에 필요한 시험 원문만 기록하도록 보완했으며, 기존 인증 관리 프로세스를 유지한 채 팀 서비스만 안전하게 갱신하는 절차를 준비하고 있습니다.
22:34 · 뀨/연구 원인을 확인했습니다. Slack 커넥터 화면은 출처 표시 앞에 줄바꿈을 넣지만, 봇 API 원문은 공백 한 칸을 사용합니다. 이 차이 때문에 동일한 시험 메시지가 거부됐습니다. 확인된 정확한 형식만 허용하도록 고치고, 본문 변조·다른 발신자·수정된 메시지를 계속 차단하는지도 검사하겠습니다.
22:43 · Tofukyung/AI 크리에이터 보통은 이런 설정들을 문서나 레포로 제대로 기준을 잡아두면, Slack은 로그인만 되어 있으면 봇 생성부터 설정까지 완전 자동화가 됩니다(Aside / Ego). 그래서 요새 저도 수동으로 만진 적이 없네요 ㅋㅋㅋㅋ
22:44 · 뀨/연구 예 체크시켜볼께요. 지금 제 코드는 아예 원본지점 오후 3시쯤으로 되돌리자고하고있는데 문제는 그러면 슬랙에서 다시 API 호출하는게 잠길거라서 (2회로 하루 한정이라) 아..미쳐버리겠네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
단순한 오케스트레이션과 모델 역할·Advisor
복잡한 봇 구성을 여러 서비스에 나누기보다 문제 정의와 목적부터 정하고, 필요한 봇 수와 모델 역할을 줄이자는 조언이 나왔다. 참여자들은 Opus·Sol·Fable 같은 모델을 작업에 따라 조합하고, 상위 모델은 조언이 필요할 때만 부르는 Advisor 기능을 이야기했다. 이는 특정 모델의 보편적 우열이 아니라 해당 대화에서 공유된 사용 경험과 비용 감각이다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 22:59–23:10
22:59 · Tofukyung/AI 크리에이터 슬랙+llm wiki + 규칙 코드로 오케스트레이션하는게 아까 드린 레포라 orca면 별도 적용도 하셔야 할 거에요
23:03 · Penda Jr. Sensitive 설계는 간단하게 해야 한다는걸
23:04 · Tofukyung/AI 크리에이터 오르카면 오르카 하나 쓰시고 오케스트레이션할 봇 1~2개만 슬랙 연결하시는게 좋을수도 있어요
23:06 · Tofukyung/AI 크리에이터 뀨님이 잘하시는 방향대로 문제 정의부터 목적을 먼저 잡아보세요. 척척박사시니끼 연구계획서처럼 연구 배경 - 목적 - 가설 설정 - 실험 및 증명 해결 이렇게만 쓰셔도 사실 왠만한 PRD를 쌈싸드실 수 있습니다.
23:08 · Tofukyung/AI 크리에이터 Opus 5.5 Medium에 Fable 5.1 Advisor 정도로만 설정하세요. 그렇게 클로드부터 해결하고 그거 토스시켜서 Sol 6.1에게 Codex쪽도 고치라고 해주세요.
23:09 · Tofukyung/AI 크리에이터 조언이 필요할 때만 상위 모델을 호출할 수 있는 기능입니다
23:10 · 뀨/연구 제가 가져가야할 뼈대부터 다시정리해야할거같습니다
원격 접속·VPN·게임 스트리밍 도구
원격 데스크톱의 무료·유료 제약을 두고 Google Remote Desktop, TeamViewer, Tailscale, Moonlight가 비교됐다. Tailscale은 원격 접속 프로그램이라기보다 네트워크를 묶는 도구라는 설명이 나왔고, 게임 스트리밍에서는 Moonlight의 지연이 낮다는 경험이 공유됐다. 도구의 적합성은 사용 목적과 운영체제·백그라운드 정책에 따라 달라진다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 23:49–00:03
23:49 · Penda Jr. Sensitive 어느 원격을 말하시는건가요
23:50 · 생각이 떠오른 스카피 팀뷰어는 자꾸 돈내라고 하고 구글원격은 너무 작업하는데 제약이 따르고 해서요.
23:58 · 올해는한화가우승/방산ax 이게 젤 난거같은데
00:01 · 김위버 테일 스케일 원격 vpn같은거 아임?
00:03 · 춘식이/연구개발 전 원격 게임도해서 문라이트도 세팅해두긴했는데 이것도 좋긴합니다. 구글 데스크탑에선 볼수없는 저 딜레이
00:03 · Penda Jr. Sensitive 그건 그냥 안드로이드가 백그라운드에서 통신 안되게 하는게 기본 설정이라 그걸거일듯?
JEV 라우팅과 데이터셋·하네스 정의
대화 후반에는 JEV를 모델 라우터로 사용해 메시지 특성에 맞는 에이전트와 모델을 고르는 방법이 논의됐다. 단순히 JEV의 답을 그대로 쓰기보다 여러 관점의 특성을 뽑아 별도 판단 모델을 학습시키자는 구상이 나왔고, 성공·실패 기준을 담은 데이터셋이 먼저 필요하다는 반성이 이어졌다. 하네스는 모델 API를 제외한 결과 영향 요소 전부라는 넓은 정의부터 프롬프트까지 포함한다는 정의까지 합의되지 않은 상태로 남았다.
원본 대화 · 관련 메시지 발췌 · 00:15–00:55
00:15 · MeroZemory 라우터를 jev로만들어서 내가 보낸메시지가 어떤 에이전트에 제일 적합한지 보고
00:15 · MeroZemory 자동으로 이메시지는 저 모델에
00:15 · MeroZemory 저 메시지는 이모델에 보내는방법이 있습니다
00:18 · MeroZemory 정확히말하면 정확도라기보단 그 모델/effort로 라우팅했을때랑 안했을때 비교했을때 작업대비 비용절감률인데
00:21 · MeroZemory 카테고리a특성, 카테고리b특성, 카테고리c특성 이런식으로 관점세개 있으면 세 관점각각에대한 특성 뽑고 그 특성 조합해서 최적모델뽑는 간단한 ml모델 만드는거죠
00:49 · Tofukyung/AI 크리에이터 결국 각 판단에 대한 훈련-테스트를 위한 데이터셋이 있어야겠네요 이걸 하려면. 사실 이걸 위해 기존 메모리를 찾게 하긴 해야겠는데 아예 ml 모델을 따로 만들어서 함께 붙..으..으윽..머리가..! 기존에 내가 프로젝트별 긍/부정 피드백을 잘 줬던가!
00:52 · Tofukyung/AI 크리에이터 무엇을 성공/실패로 둘 것인가에 대해 기준이 없을 분야들도 있어 보여서 …여기서도 나오는 ax전에 dx, gigo, 어쩌구..
00:54 · 춘식이/연구개발 전 프롬프트조차 하네스라고봅니다
00:55 · 춘식이/연구개발 애초에 결과에 영향줄수있는 모든요소가 하네스아닌가?란 생각이라
00:55 · MeroZemory 전 모델 api빼고
00:55 · MeroZemory 나머지부분 일체를 하네스라고 말하긴하는데
열린 질문·확인 필요
- ONGRID·ZTC·JEV의 공개 설명과 벤치마크 수치가 동일 조건에서 재현되는지 확인이 필요하다.
- 도메인별 그래프 RAG의 엣지 설계, 컨텍스트 업데이트, 전용 하네스의 범위와 평가 방법은 대화에서 합의되지 않았다.
- 모델·GPU·HBM 시장 전망과 AI 권리 관련 기사는 원문 출처와 시점 확인이 필요하며, 투자·정책 결론으로 사용하지 않는다.
- Slack 원문 검증 문제는 줄바꿈·공백 차이 외에 채널 권한과 봇 설정도 점검해야 하며, 토큰 사용량은 계정·요금제·진단 방식에 따라 달라진다.
- 원격 접속·VPN·게임 스트리밍의 보안과 백그라운드 동작은 OS·네트워크 설정별로 확인해야 한다.