HoloCore, AI 모델에 보낼 문맥을 압축해 토큰을 줄이는 로컬 시스템 공개
Holo는 매 요청마다 프로젝트 전체, 메모리 저장소, 대화 기록을 통째로 에 보내는 대신, 로컬에 설치해 필요한 부분만 골라 보내는 시스템이다. 프로젝트 지식을 세 개 계층으로 나눈다. Atlas는 프로젝트 구조와 구성 요소, 관계를 지도처럼 정리한다. Archive는 정제된 지속적 지식을 저장한다.
Animus는 과거 대화와 이전 결정 같은 일회성 기록을 보관한다. 새 요청이 들어오면 먼저 관련 있는 경로를 고른다. 코드나 구조 질문이면 Atlas부터 시작하고, 문서화된 지식이 필요할 때만 Archive를 더하며, 과거 결정이나 대화 이력이 필요할 때만 Animus를 추가한다. 선택된 문맥만 CLI 또는 MCP 연동을 통해 연결된 AI 로 전달된다.
특정 모델에 종속되지 않는 로컬 계층으로 설계되어, 모델을 바꿔도 프로젝트 지도·정제된 지식· 규칙·사용자가 관리하는 로컬 데이터는 하나의 설치본에 그대로 남는다. 또한 자신의 출력을 다시 자신에게 되먹임하지 않도록 해 를 방지한다. 다섯 개 질문으로 구성된 로컬 에서 Holo는 약 156개의 추정 토큰을 사용했다.
핵심 포인트
- Atlas(구조 지도)·Archive(정제 지식)·Animus(대화·결정 이력) 세 계층으로 문맥을 분리
- 요청 성격에 따라 필요한 계층만 선택적으로 포함해 전달
- CLI/MCP 연동으로 여러 AI 에 모델 종속 없이 연결
- 자기 출력을 재입력하지 않아 방지
- 5문항 로컬 에서 약 156 토큰 사용(비교 기준은 불명확)