AI 에이전트에는 지도가 필요하다: LLM 위키나 README면 충분하다

이 기사는 AI 에이전트가 매 세션마다 처음부터 시작하는 것을 피하기 위해 구조화된 지식 베이스('지도')가 필요하다고 주장합니다. 또한 안드레이 카패시(Andrej Karpathy)의 LLM 위키 패턴을 소개하는데, 이 패턴은 세 가지 계층(원시 문서, LLM이 유지 관리하는 위키 페이지, 인덱스/로그 파일)과 세 가지 작업(수집(ingest), 질의(query), 정리(lint))으로 구성됩니다. 저자는 결제 플랫폼에서 이 패턴을 구현했으며, 70페이지 분량의 위키가 핵심 결제 도메인을 다루고 있습니다. 또한 그는 이전의 README 중심 접근 방식과 대조합니다. README 방식에서는 문서가 코드 옆 마크다운 파일에 위치하며, CLAUDE.md 파일이 에이전트를 관련 문서로 안내합니다. 핵심 차이점은 README 방식에서는 개발자가 모듈별로 지식을 작성하는 반면, LLM 위키에서는 LLM이 여러 출처의 지식을 종합한다는 점입니다. 저자는 코드베이스가 단순하거나 에이전트가 이미 적절한 추측을 하는 경우 등 모든 프로젝트에 LLM 위키가 필요하지는 않다고 언급합니다.