당신의 업무 방식을
기억하는 에이전트.
UKB는 플랫폼의 개인 맥락 계층입니다. 각 사용자가 무엇을 하는지 기록하고, 그 행동에서 반복되는 패턴을 감지하며, 이를 재사용 가능한 플레이북과 사용자별 전문성 모델로 전환합니다 — 그래서 에이전트는 마치 기억하는 것처럼 행동합니다. 실제로 기억하기 때문입니다.
문서 보기기억이 없는 에이전트는 사용자가 매 세션마다 업무를 다시 설명하게 만듭니다.
직접 "에이전트 기억"을 구축한다는 것은 사용자별 행동 저장소, 도구 호출 로그에 대한 패턴 마이닝 파이프라인, 거부 억제 기능을 갖춘 제안 라이프사이클, 유사도 매칭을 위한 임베딩 인프라, 그리고 이 모든 것에 걸친 엄격한 테넌트 격리를 의미합니다. UKB는 이를 하나의 서비스로 패키징합니다: 소비자 앱은 이 모든 장치를 직접 구축하는 대신 "이 사용자는 무엇을 할 줄 아는가?"라고 질문하기만 하면 됩니다.
행동 로그
사용자가 수행하는 모든 도구 호출 — 입력값과 결과 — 이 해당 계정에 기록되어, 플랫폼이 나중에 마이닝할 수 있는 사용자별 이력을 쌓습니다.
패턴 마이닝
파이프라인이 각 사용자의 도구 호출 이력에서 반복되는 시퀀스를 정확한 문구나 세션과 무관하게 찾아냅니다.
유사도 매칭
임베딩 인프라가 행동과 후보 패턴을 정확한 문자열 일치가 아니라 실제로 무엇을 하는지로 비교하므로, 거의 동일한 흐름도 같은 패턴으로 인식됩니다.
제안 라이프사이클
패턴은 반복 임계값을 넘어야만 제안될 자격을 얻습니다 — 그런 다음 자동 적용이 아니라 재사용 가능한 플레이북으로 사용자에게 다시 제시됩니다.
거부 억제
제안을 한 번 거부하면 UKB는 더 이상 제안하지 않습니다 — 거부된 패턴은 매 세션마다 다시 제공되는 대신 억제됩니다.
테넌트 격리
모든 사용자의 행동 데이터, 패턴, 플레이북은 각자의 계정 범위로 한정되며, 테넌트 간에는 어떤 마이닝이나 매칭도 이루어지지 않습니다.
전문성 모델
수락된 플레이북이 누적되어 사용자별로 "무엇을 할 줄 아는지"에 대한 모델이 만들어집니다 — 에이전트가 실제로 참조하는 것입니다.
플레이북
신뢰를 얻은 패턴은 재사용 가능한 플레이북이 됩니다: 에이전트가 다음번에 사용자를 대신해 실행할 수 있는, 이식 가능한 작업 설명입니다.
반복된 행동 하나에서 신뢰받는 플레이북까지.
패턴 감지 루프
기록 — 사용자의 행동 — 호출된 도구, 입력값, 결과 — 이 해당 계정에 기록됩니다.
스캔 — 현재 세션뿐 아니라 사용자의 과거 행동 전체에서 반복을 찾습니다.
매칭 — 반복되는 시퀀스를 이 사용자에 대해 이미 알려진 패턴과 비교합니다.
임계값 — 패턴은 행동의 근거로 신뢰받기 전에 충분히 반복되어야 합니다.
제안 — 신뢰를 얻으면 그 패턴은 재사용 가능한 플레이북으로 사용자에게 다시 제시됩니다.
수락 — 사용자, 또는 사용자를 대신하는 에이전트가 제안을 확인하여 다음을 위해 그 패턴을 강화합니다.
거부 — 거부된 제안은 계속 다시 제시되는 대신 억제됩니다.
지식 항목과 플레이북 — 계정 범위의 API 서페이스.
누구의 행동을 학습하는지 절대 혼동하지 않도록 설계되었습니다.
테넌트 격리 — 사용자별 행동 데이터는 계정 간에 절대 넘나들지 않습니다. 모든 조회와 모든 마이닝된 패턴은 호출자 자신의 JWT로 범위가 지정됩니다.
임계값 기반 게이팅 — 패턴은 신뢰할 수 있을 만큼 충분히 반복되기 전에는 제안되지 않으므로, 플레이북이 노이즈 위에 세워지지 않습니다.
거부 억제 — 거부된 제안은 다시 제안되지 않고 억제됩니다 — 시스템은 사용자가 무엇을 거절했는지 기억합니다.
이식 가능한 플레이북 — 플레이북은 특정 도구 버전이나 모델에 종속되지 않고, 작업에 대한 평이한 설명으로 저장됩니다.
모든 결정이 귀속됨 — 각 수락과 거부는 그것을 수행한 사용자에게 귀속되어 기록되므로, 학습 이력을 언제든 확인할 수 있습니다.
에이전트가 실제로 기억한다는 것은 이런 모습입니다.
사용자가 매주 월요일 아침 같은 쿼리를 실행해 같은 채널에 게시합니다. 몇 번 반복된 후, UKB는 이를 원터치 플레이북으로 되돌려 제안합니다.
사용자가 제안된 플레이북을 단 한 번 거부합니다. UKB는 매 세션마다 같은 제안을 다시 띄우는 대신, 더 이상 제안하지 않습니다.
사용자가 작업 도중 노트북을 닫습니다. 다음 날 돌아오면 에이전트는 이미 평소의 다음 단계를 알고 있습니다 — 패턴이 다시 설명된 것이 아니라 학습되었기 때문입니다.
새 팀원의 초기 행동은 아직 동료들의 확립된 패턴과 전혀 다릅니다. UKB는 다른 모든 사람의 데이터와 격리된 채, 첫 행동부터 그 사람의 프로필을 구축합니다.
사용자가 같은 행동을 한 주에는 "마무리하다", 다음 주에는 "정리하다"라고 부릅니다. UKB는 정확한 문구가 아니라 실제로 하는 일을 기준으로 같은 패턴임을 매칭합니다.
사용자가 자신의 업무 방식을 매번 다시 설명하지 않게 하세요.
UKB는 행동을 기록하고, 마이닝하고, 플레이북과 사용자별 전문성 모델로 패키징합니다 — 그래서 에이전트는 기억하는 것처럼 행동합니다. 실제로 기억하기 때문입니다.