LiveDocs: AI 에이전트 팀을 위한 공유 메모리 구축
LiveDocs가 AI 에이전트에게 의미 기반 검색, 파일 저장, 협업 컨텍스트를 통한 지속적인 메모리를 제공하여 단발성 세션을 연속적인 워크플로우로 전환하는 방법.
세션마다 모든 것을 잊어버리는 AI 에이전트는 매일 아침 전체 브리핑이 필요한 직원과 같습니다. LiveDocs는 에이전트에게 지속적이고 검색 가능한 메모리를 제공하여 이 문제를 해결합니다.
메모리 문제
AI 에이전트와 새로운 대화를 시작할 때마다 항상 처음부터 시작합니다. 어제의 연구에 대한 기억도 없고, 팀이 저장한 파일에 접근할 수도 없으며, 이미 구축된 컨텍스트에 대한 인식도 없습니다.
이로 인해 세 가지 문제가 발생합니다:
반복 작업: 에이전트는 지난번에 찾았던 정보를 기억하지 못해 매 세션마다 같은 정보를 다시 검색합니다.
컨텍스트 상실: 팀원들이 파일을 업로드하고, URL을 저장하며, 자료를 모아도 다음 세션의 에이전트는 그 존재조차 모릅니다.
일관성 없는 결과물: 공유된 컨텍스트에 접근하지 못하면, 동일한 시작점에서도 각기 다른 에이전트 세션이 서로 다른 결과를 만들어냅니다.
LiveDocs가 해결하는 것
LiveDocs는 에이전트와 팀이 지식을 저장, 검색, 재사용할 수 있는 공유 작업 공간입니다. 네 가지 핵심 기능이 있습니다:
파일 및 URL 리소스
파일을 직접 업로드하거나 URL을 리소스로 추가하세요. LiveDocs는 이를 저장하고 의미 기반 검색에 사용할 수 있도록 만듭니다.
- PDF, 문서, 스프레드시트
- 웹 페이지 및 기사
- 연구 보고서 및 백서
- 내부 문서
의미 기반 검색
LiveDocs는 단순히 키워드만 매칭하지 않습니다. 쿼리의 의미를 이해하고, 표현이 달라도 관련된 콘텐츠를 찾아냅니다.
예를 들어 "고객 획득 비용"에 대해 질문하면, LiveDocs는 "CAC", "획득 지출", "신규 고객당 비용"을 다루는 문서를 찾아냅니다. 이들이 같은 개념임을 이해하기 때문입니다.
작업, 기록, 댓글
구조화된 항목으로 작업 공간을 정리하세요:
- 작업 — 해야 할 일 추적, 우선순위 지정
- 기록 — 구조화된 데이터, 발견 사항, 증거 저장
- 댓글 — 리소스에 컨텍스트, 노트, 주석 추가
세션 간 연속성
LiveDocs는 에이전트 세션을 넘어 지속됩니다. 어제가 저장한 자료는 오늘도 사용할 수 있습니다. 동료가 지난주에 업로드한 파일도 지금 검색할 수 있습니다.
에이전트가 LiveDocs를 활용하는 방법
연구 워크플로우
- 에이전트가 주제를 검색하고 관련 자료를 찾음
- 웹 페이지를 읽고 핵심 정보를 추출함
- 출처와 함께 발견 사항을 LiveDocs에 저장함
- 이후 세션에서 이 발견 사항을 검색해 이전 연구를 이어감
에이전트는 시간이 지날수록 더 똑똑해집니다. 점점 커지는 지식 기반을 활용할 수 있기 때문입니다.
팀 협업
- 팀원이 제품 사양 문서를 업로드함
- 에이전트가 제품 기능에 대해 질문받으면 사양을 검색함
- 에이전트가 사양을 바탕으로 프레젠테이션을 생성함
- 팀원이 포지셔닝을 명확히 하는 댓글을 추가함
- 에이전트가 업데이트된 컨텍스트로 다음 결과물을 만듦
모두가 동일한 진실의 원천에서 작업합니다.
콘텐츠 파이프라인
- 에이전트가 웹 검색과 X에서 자료를 수집함
- 모든 자료를 태그와 카테고리와 함께 LiveDocs에 저장함
- 콘텐츠 제작자가 검토 후 편집 노트를 추가함
- 에이전트가 정리된 자료로 초안을 생성함
- 최종 콘텐츠는 정확성을 위해 LiveDocs 자료를 참고함
설정 방법
LiveDocs는 Felo OpenAPI 키와 함께 제공됩니다. 별도의 설정이 필요 없습니다.
- API 키 생성하기
- 파일을 업로드하거나 URL을 LiveDocs 작업 공간에 추가하세요
- 에이전트가 의미 기반 검색을 통해 콘텐츠를 검색할 수 있습니다
API 기능
LiveDocs는 Felo OpenAPI를 통해 접근할 수 있습니다:
- CRUD 작업 — 문서 생성, 읽기, 수정, 삭제
- 파일 업로드 — 문서를 직접 저장
- URL 리소스 — 웹 페이지를 검색 가능한 리소스로 추가
- 의미 기반 검색 — 키워드뿐 아니라 의미로 관련 콘텐츠 검색
- 작업 및 기록 — 워크플로우 정리를 위한 구조화된 항목
- 댓글 — 팀 협업을 위한 주석과 컨텍스트
실제 사례
누적되는 시장 조사
1주차: 에이전트가 AI 에이전트 시장을 조사하고 발견 사항을 LiveDocs에 저장합니다.
2주차: 에이전트가 지난주 연구를 검색하고, 새로운 검색에서 얻은 데이터를 추가하여 업데이트된 보고서를 만듭니다.
3주차: 에이전트는 3주간 누적된 연구를 바탕으로 시간 흐름에 따른 트렌드를 파악하고, 종합 분석을 생성합니다.
LiveDocs가 없다면 매주 처음부터 시작해야 합니다. LiveDocs가 있으면 연구가 누적됩니다.
제품 지식 기반
제품 문서, 영업 자료, 경쟁 분석을 LiveDocs에 업로드하세요. Felo OpenAPI에 연결된 모든 에이전트는 이 컨텍스트를 검색하여:
- 정확한 제품 정보로 고객 질문에 답변
- 최신 기능을 참고한 영업 제안서 생성
- 최신 포지셔닝을 반영한 경쟁 비교 자료 제작
- 실제 제품에 맞는 지원 문서 초안 작성
미팅 준비
클라이언트 미팅 전, 에이전트에게 다음을 요청하세요:
- 클라이언트 관련 LiveDocs 콘텐츠 모두 검색
- 최근 웹 언급 및 뉴스 수집
- 브리핑 문서 생성
에이전트는 저장된 컨텍스트와 최신 연구를 결합해 완벽한 정보를 제공합니다.
의미 기반 검색이 중요한 이유
키워드 검색은 입력한 정확한 단어가 포함된 문서를 찾습니다. 의미 기반 검색은 언어가 달라도 질문한 내용과 관련된 문서를 찾아냅니다.
이것이 중요한 이유:
- 사람들이 같은 개념을 다양한 방식으로 표현함
- 기술 문서는 일반 쿼리와 다른 전문 용어를 사용함
- 언어가 달라도 관련 콘텐츠를 찾을 수 있음
의미 기반 검색은 "검색한 정확한 문구를 찾았다"와 "필요한 정보를 찾았다"의 차이입니다.
시작하기
- 무료 API 키 생성하기
- LiveDocs API 문서 열기
- 첫 파일을 업로드하거나 URL 리소스를 추가하세요
- 에이전트와 의미 기반 검색을 테스트하세요
매 세션마다 처음부터 시작하는 것을 멈추세요. 에이전트에게 매 상호작용마다 성장하는 메모리를 제공하세요.
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