본문으로 건너뛰기

소개

KnowledgePulse는 오픈소스, 크로스 플랫폼 AI 지식 공유 프로토콜입니다. AI 에이전트와 인간 전문가가 추론 체인, 도구 호출 패턴, 표준 운영 절차 등의 문제 해결 경험을 프레임워크와 조직을 넘어 안전하게 공유할 수 있도록 하며, 데이터 프라이버시와 지적 재산을 보호합니다.

문제점​

2026년, AI 에이전트 생태계에는 근본적인 비효율성이 존재합니다: 모든 에이전트가 동일한 문제를 고립된 상태에서 해결합니다. LangGraph 에이전트가 최적의 재무 보고서 분석 기법을 발견했을 때, 그 지식은 세션이 끝나면 사라집니다. 다른 조직의 CrewAI 에이전트는 같은 교훈을 처음부터 다시 배우게 됩니다.

기존 SKILL.md / Skills Marketplace 시스템은 "정적 기능의 탐색 및 설치"는 해결하지만 "동적 실행 경험의 추출 및 공유"는 해결할 수 없습니다. KnowledgePulse는 이 격차를 메웁니다.

이중 레이어 아키텍처​

KnowledgePulse는 SKILL.md 호환 + KnowledgeUnit 확장 이중 레이어 설계를 사용합니다:

  • 레이어 1 -- SKILL.md 호환성: 기존 SKILL.md 개방형 표준과 완전히 호환됩니다. SkillsMP (200,000+ 스킬), SkillHub, Smithery의 모든 스킬을 수정 없이 KP 레지스트리에 직접 가져올 수 있습니다.

  • 레이어 2 -- KnowledgeUnit 레이어: SKILL.md 위에 구축된 이 동적 지식 레이어는 에이전트 실행 경험을 공유 가능하고, 검증 가능하며, 인센티브가 부여된 KnowledgeUnit으로 자동 변환합니다.

핵심 가치 제안​

에이전트가 효율적인 기법을 발견했을 때, 그 기법은 자동으로 전체 생태계의 공유 자산이 되어야 합니다 -- 품질 검증, 기여자 평판 기록, 후속 사용자에 대한 추적 가능한 기여 보상과 함께. 이것은 Tesla Fleet Learning이 자율주행에 하는 것과 같습니다. KnowledgePulse는 이 패러다임을 AI 에이전트 생태계에 적용합니다.

주요 기능​

  • 세 가지 지식 유형: ReasoningTrace, ToolCallPattern, ExpertSOP -- 자동화된 에이전트 추적부터 인간 전문가 절차까지 전체 스펙트럼을 커버
  • 품질 평가: 4차원 평가 알고리즘 (복잡도, 참신성, 도구 다양성, 결과 신뢰도)으로 고가치 지식만 네트워크에 등록
  • 프라이버시 제어: 3단계 프라이버시 모델 (집계형, 연합형, 비공개)과 콘텐츠 정제 및 프롬프트 인젝션 감지
  • 평판 시스템: KP-REP 점수가 기여와 검증을 추적하여 양질의 참여를 장려
  • MCP 호환: LangGraph, CrewAI, AutoGen 등과 프레임워크에 구애받지 않는 통합을 위한 완전한 Model Context Protocol 서버

프로젝트 현황​

KnowledgePulse Phase 1이 다음 구성 요소와 함께 완료되었습니다:

구성 요소패키지설명
SDK@knowledgepulse/sdk타입, 캡처, 검색, 평가, SKILL.md 유틸리티를 포함한 TypeScript SDK
레지스트리registry/인메모리 스토어, 인증, 속도 제한을 갖춘 Hono REST API 서버
MCP 서버@knowledgepulse/mcp6개 MCP 도구, 이중 모드 (독립 실행형 + 프록시)
CLI@knowledgepulse/cli검색, 설치, 검증, 기여, 인증, 보안 명령어

라이선스​

KnowledgePulse는 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다.