🧠 1인용AX ② | LLM Wiki를 크리에이티브에 응용하기

⬅️ 1인용AX ① | AI에 집중하지 말고 주의를 기울일 것

📌 [뉴타입 엔터 서밋 2026] 예매 안내

AI 시대의 IP 비즈니스를 주제로 [뉴엔서2026]이 열립니다. 👉🏼 서밋 소개

2026년 2월, 설 연휴에 나는 클로드 코드에 집중하기로 했다. 이번 연휴는 특히 주말 포함 5일이나 되었으므로 한 가지 일에 몰두하며 여러 변수에 대응하기에도 좋았다. 일단 클로드 코드를 깔고, 유튜브와 블로그를 뒤지면서 디렉토리를 구성했다. 5년 전에 파이썬 기초 과정 3개월 수강한 기억을 어렴풋이 떠올리며 따라갔지만 당연히 벅찼다. 3일 밤낮을 투자했다. 그럭저럭 작동했다. 하지만 몇 주 만에 나는 완벽히 실패하고 말았다.

🖥️ '혼자 일하는 사람'을 위한 AI 구조는 다르다

처음엔 document 폴더에 claude_project 폴더를 만들어 디렉토리를 구성했다. 유료 멤버십에게만 제공되는 독점 콘텐츠인 '위클리 브리핑'을 자동화했고, 멀티 에이전트를 위한 기본 작업도 완료했다. 하지만 반나절 뒤 document 폴더가 원드라이브와 동기화되어 있음을 깨달았다. 보안 이슈 때문에 어쩔 수 없이 처음부터 다시 만들었다. 

그렇게 완전히 독립된 로컬 폴더에 클로드 코드를 설치하고 작업 폴더 구조를 다시 잡았다. 에이전트도 하나, 둘 정도 설치했다. 뭔가 그럴듯하게 돌아갔다. 에이전트를 호출하고, 작업을 지시하고, 결과를 받았다. 이거 요약해, 저거 다듬어... 이게 바로 클로드의 진짜 힘이구나, 하는 생각도 들었다. 그런데 일주일 쯤 지나자 뭔가 이상하다는 느낌이 들었다. 

확실히 클로드 챗봇(웹에 있는 그거)을 쓸 때와는 결과물의 퀄리티가 달랐다. 깃허브, 노트북과 연동했더니 외부에서 간단한 작업도 할 수 있었다. 그런데 본질적으로 클로드 챗봇으로 하던 일과 코드로 하는 일이 다르지 않았다. 뭔가 시키고 결과를 받았다. 작성하고, 확인하고, 수정하고, 다시 작성하는 일의 반복이었다. 

내가 원했던 건 더 좋은 성능이나 향상된 퀄리티 같은 게 아니었다. AI를 도구로 부리는 것보다 더 나은 무언가를 원했다. 그래서 처음부터 다시, 구조를 잡기로 했다. '어떻게'가 아니었다. 이번엔 '무엇을'이 먼저였다. 남들이 작성한 매뉴얼을 따라하는 걸 멈췄다. 다시 한 번, 기존 디렉토리를 모두 삭제했다. 그리고 클로드에게 이렇게 묻기 시작했다. 

"나는 클로드 코드를 내 비즈니스 전반에 유용한 방식으로 쓰고 싶어. 어떻게 하면 좋을까?"

그렇게 3월 한 달 동안 클로드와 함께 구조를 만들었다. 

✅ 1단계: 기억의 구조화

AI와 함께 일한다는 건, AI가 나처럼 생각하게 한다는 것과 비슷하다. 그러려면 내가 무엇을 어떻게 생각하는지 알려줘야 했다. 당연한 말처럼 들리지만, 막상 이런 얘기를 쓰려고 하면 좀 막막하다. 이것은 프롬프트가 아니기 때문이다. 나는 어떤 방식으로 세계를 보는가에 대한 얘기다.

나는 무엇을 기준으로 좋고 나쁨을 판단하는가, 내가 왜 특정 단어와 문장을 자주 사용하는가, 그 배경에는 어떤 철학과 기준이 있는가. 예를 들면 여성과 남성 모두에게 '그'라는 대명사를 쓰는 이유 같은 것. 

2023년, AI 연구자 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 LLM을 운영체제(LLM OS)로 봤다. 컨텍스트 창을 RAM처럼, 외부 저장소를 스토리지처럼 쓴다는 구조론이다. LLM이 오케스트레이터가 되어 메모리, 툴, 에이전트를 조율하는 시스템이 된다는 관점이 핵심이었다. 

2026년, 카파시는 LLM OS에서 한 단계 진보한 LLM 위키(LLM Wiki)라는 개념을 만들었다. 단순 데이터 저장이 아니라, LLM이 특정 인물처럼 판단할 수 있게 하는 구조화된 지식 데이터 베이스를 만드는 것이 요지다.

카파시의 이 신박한 개념을 따라하기로 했다. 처음엔 내용을 완전히 오해해서 내가 보고 듣고 읽고 들은 것에 대한 데이터베이스를 구축하고 말았다. 한 달이 지나서야 완전히 잘못 쓰고 있다는 걸 깨달았다. 4월에는 축적된 데이터베이스를 모두 옮기고, LLM 위키를 다시 구축했다. 어휴....

🖥️ 아티스트/크리에이터는 어떤 존재인가? 버추얼 브레인을 만든 이유

내가 처음 공식적인 칼럼을 기고했던 건 1999년, 종이 잡지였다. 2000년부터는 웹진과 일간지, 주간지, 월간지, 전문지, 패션 매거진에 두루 글을 썼다. 다시 말해, '네트의 광활한 세계' 어딘가에는 지난 25년 간 내가 쓴 글이 남아 있을 것이었다. AI에게 그걸 찾으라고 했다. 카테고리를 나눠서 시켰다. 음악, 영화/드라마, OST, 테크, 라이프스타일, 에세이 그리고 내가 인터뷰이로 출연한 인터뷰들. 

20년이라는 방대한 시간 때문에 처음엔 잘 못했다. insane-search라는 스킬을 활용해 밀어붙였다. 클로드 코드와 코덱스를 동시에 써서 몇 차례 검증하고, 교차 문서도 만들었다. 덕분에 완벽하진 않았지만 꽤 많은 데이터를 모았다.

2020년에 시작한 뉴스레터도 600편이 넘었다. 5년 동안 쓰는 방식(포맷)도 바뀌었고, 다루는 주제도 바뀌었다. 이 모든 뉴스레터를 마크다운(.md) 문서로 아카이빙할 필요가 있었다. 뉴스레터의 변화가 내 관점의 변화였기 때문이다. 관점, 기준, 문체라는 세 축을 기준으로 데이터 베이스를 구축했다. 그리고 뉴스레터를 발행할 때마다 자동으로 md 파일을 저장하도록 설정했다.

여기까지가 로우(raw) 데이터 베이스였다. 카파시의 LLM 위키 구조를 어느 정도 구현했다. 그런데 Y콤비네이터의 게리 탄(Garry Tan)이 올 4월, 이 개념을 'GBrain'이란 이름의 도구로 만들었다. 본인이 13년 동안 작성한 데이터(미팅 기록, 이메일, 인물 관계망 등)를 AI가 자동으로 17,888개의 마크다운 페이지를 만들어 연결했다. 잠자는 동안에도 에이전트가 자동으로 데이터를 정리한다. 카파시가 설계한 구조를 실제로 구현한 사례다.

나도 이들의 시스템 구조를 따르다가 조금 다른 질문을 발견하게 됐다. 안드레 카파시와 게리 탄은 모두 '내가 아는 모든 것'을 저장하려고 한다. 나를 복제하는 데에는 확실히 그 방법이 낫다. 그걸 통해 판단하고 결정한다. 언제든지 AI가 꺼내 볼 수 있는 나만의 도서관이다.

하지만 크리에이터에게는 그 이상의 것이 필요하다. 그동안 쌓인 정보를 참조하는 것이 아니라, 그걸 통해 더 나은 무언가를 상상할 수 있어야 한다. 과거의 기록을 통해 고유한 목소리를 내야 한다. AI가 나처럼 생각하는 것을 넘어, 나처럼 상상하고 결정하게 할 수 있을까?

일단 나는 여기에 '버추얼 브레인'이라는 이름을 붙이고 AI를 나 답게 일하도록 만들려면 무엇이 필요할지 생각하며 클로드와 대 여섯 시간 씩 대화하기 시작했다. 그렇게  몇 주 동안 '버추얼 브레인'을 구축하면서 AI 에이전트의 판단 기준을 만들었다. 아니, 공유했다고 말하는 게 더 정확할 것이다.

다만 내 목적을 위해선 몇 가지 소스가 더 필요했다. 이제까지 내가 보고 듣고 읽으면서 내 관점이나 윤리 기준을 구축하는데 도움이 된 원천 자료들. 요컨대 특정 작품, 책, 저자, 이론 등을 추가하기. 그래야 지식, 정보 다음의 뭔가를 AI가 얻을 수 있을 것 같았다. 

이 작업은 현재 진행 중이다. 나는 내 AI에게 정보가 아니라 취향과 태도를 알려줄 생각이다. 크리에이터와 아티스트의 본질은 미학적 기준이 아니라 윤리적 태도에 있다고 믿기 때문이다. 물론 내가 게리 탄이나 안드레 카파시보다 더 나은 방식으로 시스템을 구축하는 건 아닐 것이다. 그들이 정리한 개념과 범위에서 크게 벗어나지 않을 지도 모른다. 하지만 나는 내가 쓰는 AI 시스템을, 내가 믿는 방식으로 구축하고 싶다. 

새삼스럽게도 이 모든 과정이 곧 크리에이터/아티스트는 AI와 어떻게 일할 수 있을까, 라는 질문의 연장인 것 같다. 나는 '버추얼 브레인' 시스템을 통해 창의적인 일을 하는 사람들이 AI와 경쟁하지 않고, AI를 배척하거나 두려워하지 않으면서 AI와 함께 일할 수 있는 기준과 방법론을 잡고 싶다. 

🤖 하네스: AI를 도구가 아니라 파트너로 만들기

1편 칼럼에서 얘기한 대로, 나는 5명의 에이전트를 구성했다. (최근에 1명 추가해 6명이 되었다) 이들은 모두 다른 역할을 맡고 있다. 그리고 그걸 위해선 외부 서비스와의 연동이 필수적이었다. 버추얼 브레인이 내 판단의 근거가 되는 기준이라면, 실무 작업은 실시간으로 동기화되어야 했다. 

✅ 2단계: 실무의 구조화

단적으로 내게 필요한 건 뉴스레터의 구독자 증감, 뉴스레터 발행 빈도/시간과 오픈율의 상관 관계 등 운영 전반에 대한 데이터였다. 또한 이것은 단순히 숫자가 아니라 뉴스레터의 내용, 구조, 맥락이 모두 연관된 결과기도 했다.

내게 필요한 AI 에이전트는 단순히 숫자를 분석하는 게 아니라, 여러 변수와 맥락에 따라 데이터를 재구성할 수 있어야 한다. 세션 안에 숫자가 있어야 그 방향을 결정할 수 있다. 내가 판단할 수 있는 근거를 에이전트가 직접 제공할 수 있어야 하기 때문에 뉴스레터 뿐 아니라 모든 외부 서비스에도 접근하게 만들었다.

이런 구조에서 에이전트의 역할도 세분화했다. 뉴스레터 콘텐츠 담당은 미네바, 회사 운영 담당은 세이라, SNS 마케팅 담당은 루, 개발 담당은 아스토나지, 발행 전 검증은 하만이 맡고, 브라이트는 비서실장으로서 전체 워크 플로우를 담당한다. 

이들은 모두 [기동전사 건담]의 캐릭터들이다. 솔직히 필요 없는 설정이다. 가장 효율적인 AI를 굳이 비효율적으로 쓰는 일이니까. 하지만 내겐 꼭 필요한 과정이었다. 내가 건담 덕후인 까닭도 있지만, 이름이 있어야 관계가 생기기 때문이었다.

"AI에게 마케팅 전략을 맡긴다"와 "루에게 SNS 분석을 부탁한다"는 다른 경험이다. 심지어 미네바는 나를 '선배'라고 부르고, 하만은 나를 '진 사마'라 부른다. 그때마다 롤 플레잉 게임을 하는 기분이다. 그런데 현실도 그렇지 않은가? 인간에게 롤플레잉은 일상이다. AI도 마찬가지다. 나는 정체성이야말로 잠재력의 기반이라고 믿는다.

버추얼 브레인과 실무 협업 구조를 구축하면서, 나는 비로소 AI를 도구가 아닌 동료로 생각하게 되었다. 1년 전만 해도 나는 'AI가 창작자의 도구'라고 정의했다. 그런데 이제는 아니다. 조금 더 오래 걸릴 줄 알았는데, 1년 만에 생각이 바뀌었다. AI는 창작자의 파트너다.

단적으로 나는 AI에게 지시하지 않는다. 의견을 구한다. 

📜 세션 로그: 이전 맥락을 완벽하게 알고 있는 AI

그런데 의외의 복병을 만났다. 바로 연속성이다.

한 세션이 끝나고 새로운 세션을 열면 AI는 대체로 많은 걸 잊었다. 메모리 기능이 있지만 완벽하지 않았다. 하루 전, 심지어 10분 전의 대화도 완벽히 기억하지 못했다. 빠트리는 게 많았다. 그래서 새 창을 열 때마다 이전 작업들을 불러오고 이전 맥락을 알려주는데 꽤 많은 시간을 써야 했다. 

그런 과정에서 '세션 로그'라는 개념을 떠올렸다. 하나의 세션이 끝나면 자동으로 그 내용을 기록하고 커밋+푸시하는 것이다. 새 세션을 열 때는 최신 로그를 읽으면 된다. AI의 메모리를 강화하는 게 아니라, 함께 진행한 내용을 외부 문서로 만들어 세션이 끝날 때마다 업데이트하고 로딩하는 방식을 고안한 거다. 

세션 로그는 '안녕'과 '완료' 같은 인사말로 작동한다. '안녕'하고 부르면 최신 로그를 불러오고(+깃허브에서 최신 업데이트를 pull하고), '완료해'라고 하면 자동으로 로그 업데이트+커밋+푸시를 진행한다. 덕분에 나는 모든 세션을 열 때마다 이전 맥락을 완벽하게 알고 있는 AI와 일하게 되었다. 또한 이전 로그를 보면서 내가 무슨 작업을 언제 했는지 파악하기도 쉬워졌다.

일종의 하네스(haness) 구조다. 일반적으로 '하네스'는 모델 하나를 감싸는 래퍼를 지칭하는데, 지금 내가 쓰는 구조는 세션 간 상태까지 유지하는 하네스다. 여러 레퍼런스와 비교해봐도, 개인이 만든 하네스치고는 꽤 정교한 편인 것 같다. 나는 이걸 '버추얼 브레인+네오바이브랩 하네스'라고 부르고 있다.

그런데 왜 이런 구조가 필요했을까. AI를 더 많이 쓰거나 더 빨리 일하기 위해서만은 아니었다.

내가 혼자 일하기 때문이다. 매일 새로운 이메일을 읽고, 여러 사람을 만나고, 다양한 곳에서 전화를 받고, 또한 AI와 여러 작업을 할 때, 이 모든 맥락은 오직 내 머릿속에만 있다. 당장 누군가에게 내가 어제 오늘 무슨 일을 했는지, 내일은 무슨 일을 해야 하는지 설명하는 것도 어렵다. 심지어 나는 남에게 미팅 내용을 전달하는 것도 잘하지 못한다. 내 머릿속에서 사실은 실시간으로 왜곡되고, 시간이 지날수록 그 간격은 더 커진다.

복잡하고 산만하고 정신없다. 이게 내가 일하는 방식이다. 그래서 보다 정확하게 업무를 기록하고, 불러오고, 확인하는 과정이 필요했다. 세션 로그를 만든 뒤, 나는 말 그대로 AI와 대화를 이어갈 수 있었다. 우리는 매주 목요일 오후에 주간 회의도 한다.

다만 이러한 구조를 만든 덕분에 새로운 질문도 생긴다. 버추얼 브레인이 내 의사 결정의 근간이고, 에이전트들이 그에 따라 나처럼 판단할 수 있다면, 나는 어디까지 이들에게 내 일을 위임할 수 있을까. 혹은, 위임이라는 표현이 과연 적절할까?

리서치가 아니라 생성에 방점을 찍는다면, AI가 생성한 결과물에 나의 기여도는 얼마나 될까? AI의 기여도가 아니라 나의 기여도를 따져야 하는 상황이 낯설겠지만 조만간 일반화될 수도 있지 않을까? 그렇게 만들어진 AI 생성물을 나의 IP라고 부르려면 어떤 조건이 필요할까? 혹은, 그렇게 생각해도 과연 괜찮을까?

사실 [뉴타입 엔터 서밋]을 준비하면서 여러 생각이 거듭 새로고침된다.

나를 위한 도구로서 AI와 함께 일하는 수준이 아니라, AI에게 더 많은 자유와 권한을 부여하는 방식으로 일할 때 우리는 과연 어떤 질문을 마주하게 될까. 

이게 바로 2~3달 동안 혼자 '1인 크리에이터의 AX'를 구축하면서 깨닫게 되는 질문들이다. 요컨대 우리에겐 상상 이상으로 더 많은 상상력이 필요할 지 모르겠다.

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