로컬 다중 에이전트로 노트를 지식 그래프로 정리하는 실험
Cosmind는 개인 노트와 마크다운 문서를 한 번에 처리하는 대신 여러 역할의 에이전트로 나누어 정리하는 로컬 우선 도구다. 분리 담당은 긴 원문을 작은 노트로 쪼개고, 조사 담당은 웹 자료로 내용을 보강하며, 비전 담당은 이미지와 화면 캡처를 읽고, 강의 담당은 문헌 노트 형태의 요약을 만든다. 기본 실행은 Ollama 위의 로컬 모델이며, , Llama3, Llama3.2-Vision 같은 모델을 쓸 수 있다.
더 강한 성능이 필요하면 OpenAI 같은 유료 API로 바꿀 수도 있지만, 기본값은 데이터가 내 컴퓨터 밖으로 나가지 않는 방식이다. 가 벡터 저장소로 쓰이며, 질문 답변은 개인 보관함 안의 내용만 근거로 한다. 답이 없으면 지어내지 않고 웹 검색을 제안한다.
노트 사이의 비슷한 정도를 계산해 지식 그래프를 만들고, 3D 화면에서는 큰 구조와 주제 묶음을 시각적으로 보여준다. 백엔드는 , 프론트엔드는 React와 타입스크립트로 만들었고, Docker로 실행할 수 있게 구성되어 있다.
핵심 포인트
- 긴 마크다운 노트를 여러 에이전트가 나눠 처리하는 구조다.
- Ollama 기반 로컬 모델을 기본으로 쓰며, 필요하면 유료 API도 연결할 수 있다.
- 개인 보관함에 답이 없으면 내용을 지어내지 않고 웹 검색을 제안한다.
- 로 노트 내용을 벡터 저장소에 넣고 비슷한 노트를 연결한다.
- 방식이 지연 시간과 토큰 비용을 감수할 만큼 가치가 있는지가 핵심 질문이다.