작업당 토큰 70% 감소는 첫 번째 이득입니다. OriginTrail과 Graphify로 공유 컨텍스트를 축적하는 것이 진짜 핵심입니다.
모든 작업은 동일한 컨텍스트 비용을 지불합니다. 어시스턴트는 같은 파일을 다시 읽고, 같은 아키텍처를 재구성하고, 같은 의존성 선택을 재발견하며, 다른 에이전트나 같은 팀이 이미 이해한 결정을 다시 설명합니다.
이 모델은 실제 멀티 에이전트 소프트웨어 개발에는 확장되지 않습니다.
모든 코딩 에이전트가 제로에서 시작한다면, 에이전트를 추가하는 것은 활동만 증가시킬 뿐 공유된 이해는 늘지 않습니다. 축적된 지능 없이 병렬 실행만 이루어집니다.
병목 현상은 더 이상 에이전트가 코드를 작성할 수 있는지 여부가 아닙니다. 그들의 컨텍스트가 축적되는지 여부입니다.
이것이 @origin_trail DKG v10에서 Graphify로 변화하는 부분입니다.
Graphify가 코드베이스를 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환합니다
Graphify는 또 다른 코딩 에이전트가 아닙니다. 코딩 에이전트와 인간 개발자를 위한 코드베이스 지식 그래프 레이어입니다.
Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, Hermes, Copilot 또는 기타 지원 환경에서 /graphify를 입력하면 Graphify가 프로젝트를 세 가지 구조화된 출력물로 매핑합니다:
- graph.html — 인터랙티브 그래프
- GRAPH_REPORT.md — 사람이 읽을 수 있는 아키텍처 보고서
- graph.json — 어시스턴트와 에이전트가 쿼리할 수 있는 그래프
이 그래프는 코드, 문서, PDF, 이미지, 비디오를 아우릅니다. 호출 관계, 임포트, 주석, 근거, 그리고 예상치 못한 연결을 캡처하며, 각각 EXTRACTED, INFERRED, AMBIGUOUS와 같은 신뢰도 수준으로 태그됩니다.
이제 Graphify는 OriginTrail의 Decentralized Knowledge Graph v10과 연결되고 있습니다.
프로젝트 컨텍스트가 로컬 파일이나 임시 어시스턴트 세션에만 존재하는 대신, Graphify가 생성한 지식이 공유되고 검증 가능한 컨텍스트 그래프의 일부가 될 수 있습니다.
Graphify는 에이전트에게 코드베이스 지도를 제공합니다. DKG v10은 그 지도에 공유 메모리와 출처를 부여합니다.
프라이빗 컨텍스트에서 공유 컨텍스트 그래프로
이것은 제가 최근에 개괄한 아이디어와 직접 연결됩니다: AI 에이전트의 다음 전환점은 더 큰 메모리가 아니라, 에이전트들이 함께 추론할 수 있는 공유되고 구조화된 컨텍스트입니다.
공유 메모리에 대한 최근 글에도 같은 방향이 나타났습니다: 두 번째 뇌는 한 사람이 기억하는 데 도움이 되고, 공유 컨텍스트 그래프는 많은 사람과 에이전트가 동일한 현실을 이해하는 데 도움이 됩니다.
Graphify는 그 아이디어를 소프트웨어 개발에 적용합니다.
리포지토리는 단순한 파일 폴더가 아닙니다. 모듈, 의존성, 결정, 트레이드오프, 미해결 질문, PR, 버그, 리뷰, 히스토리로 구성된 살아있는 시스템입니다. 그 컨텍스트의 대부분은 분산되어 있습니다.
Graphify는 그것을 구조화합니다. DKG v10은 그것을 공유되고, 지속적이며, 검증 가능하게 만듭니다.
미래는 더 큰 프롬프트를 가진 에이전트가 아닙니다. 공유 컨텍스트 그래프를 기반으로 작업하는 에이전트입니다.
이것이 작업당 약 70%의 토큰을 절약하는 이유
측정된 벤치마크 사용량에서 Graphify with DKG v10은 작업당 약 70% 적은 토큰을 제공했습니다.
이 수치는 벤치마크 결과일 뿐, 보편적인 보장은 아닙니다. 리포지토리, 작업, 워크플로우에 따라 다릅니다. 하지만 메커니즘은 간단합니다.
대부분의 코딩 어시스턴트는 세계를 재로딩하는 데 토큰을 소모합니다: 리포 구조, 관련 파일, 이전 요약, 아키텍처 노트, 이슈 히스토리, 코드 주석, 이전 추론. 그들은 텍스트 검색, 구식 "grep" 및 유사한 도구를 사용하여 필요한 것을 찾으며 불필요하게 많은 토큰을 소모합니다. Graphify는 그래프를 사용하여 접근 패턴을 변경합니다.
광범위한 컨텍스트를 프롬프트에 집어넣는 대신, 어시스턴트는 코드 그래프를 직접 쿼리합니다:
- 관련 모듈
- 두 개념 간의 최단 경로
- 의존성 관계
- 호출 흐름 섹션
- 파일에 연결된 근거
- 이전 아키텍처 노트
로드된 관련 없는 컨텍스트가 적을수록 소비되는 토큰이 줄어듭니다. 토큰이 적다는 것은 더 낮은 비용, 더 빠른 실행, 그리고 모델이 추론해야 할 노이즈가 적다는 것을 의미합니다.
하지만 더 깊은 이점은 정확성입니다. Graphify는 에이전트가 모든 컨텍스트에 빠져들지 않고 올바른 컨텍스트를 요청하도록 돕습니다.
70% 적은 토큰은 에이전트가 리포를 다시 읽는 것을 멈추고 그래프를 쿼리하기 시작할 때 일어나는 일입니다.
모든 그래프는 재사용 가능한 팀 메모리가 됩니다
전략적 가치는 토큰 절약만이 아닙니다. 그것은 축적입니다.
Graphify는 이미 팀이 graphify-out/을 커밋하여 모두가 프로젝트의 공유 맵에서 시작하도록 장려합니다. DKG v10은 그 논리를 로컬 리포 아티팩트를 넘어 공유 지식 레이어로 확장합니다.
코드 리뷰는 단순한 댓글 스레드 이상이 됩니다 — 재사용 가능한 위험 컨텍스트가 됩니다.
아키텍처 결정은 단순한 Slack 메시지 이상이 됩니다 — 파일, 모듈, 의존성, 근거에 연결된 노드가 됩니다.
버그 조사는 단순히 종료된 이슈 이상이 됩니다 — 유사한 실패를 디버깅하는 다음 에이전트를 위한 선례가 됩니다.
Graphify 쿼리는 단순한 일회성 답변 이상이 됩니다 — 프로젝트의 진화하는 메모리의 일부가 됩니다.
다음 어시스턴트는 제로에서 시작하지 않습니다. 다음 인간 리뷰어는 디자인 의도를 재발견하지 않습니다. 다음 기여자는 동일한 컨텍스트 수집 작업을 반복하지 않습니다.
모든 유용한 세션은 다음 세션을 더 저렴하고, 빠르며, 더 잘 informed하게 만듭니다.
에이전트와 인간은 동일한 기반을 공유합니다
소프트웨어 팀은 이미 많은 부분적 메모리 시스템을 가지고 있습니다. Git은 변경사항을 저장합니다. 이슈는 작업을 저장합니다. 문서는 의도를 저장합니다(때로는). 채팅은 결정을 저장합니다(누군가 찾을 수 있다면). CI는 통과/실패를 저장합니다. 코드 리뷰 도구는 피드백을 저장합니다.
이러한 시스템은 단편적입니다. 에이전트는 그것들을 크롤링하고, 요약하고, 올바른 조각이 컨텍스트 윈도우에 맞기를 희망해야 합니다.
DKG v10의 Graphify는 에이전트와 인간이 동일한 구조화된 컨텍스트에서 작업하는 공유 기반을 만듭니다.
한 어시스턴트는 호출 그래프를 쿼리할 수 있습니다. 다른 어시스턴트는 영향을 받는 모듈을 검사할 수 있습니다. 또 다른 어시스턴트는 의존성 위험을 검토할 수 있습니다. 인간은 그래프 보고서를 열고 추론 경로를 검사할 수 있습니다. 팀은 세션이 종료될 때 지식을 잃는 대신 배운 것을 보존합니다.
이것이 멀티 에이전트 코딩이 단순한 병렬 프롬프팅을 넘어서는 지점입니다. 공유되고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 메모리를 통한 조정이 됩니다.
코딩의 미래는 하나의 거대한 에이전트가 아닙니다. 동일한 검증된 컨텍스트에서 작업하는 많은 에이전트와 인간입니다.
분산이 중요한 이유
소프트웨어 메모리가 중요한 인프라가 된다면, 하나의 벤더에 갇혀서는 안 됩니다.
팀은 소유 가능하고, 이식 가능하며, 출처를 인식하고, 에이전트 프레임워크 전반에서 사용할 수 있는 프로젝트 지식이 필요합니다. 이것이 DKG v10이 중요한 이유입니다.
OriginTrail의 Decentralized Knowledge Graph는 구조화된 메모리, 출처, 검증 가능한 지식 자산을 갖춘 공유 컨텍스트 그래프의 기반을 제공합니다. 컨텍스트는 출처나 의미를 잃지 않고 도구, 어시스턴트, 팀, 워크플로우를 가로질러 이동할 수 있습니다.
DKG 메모리 모델은 또한 에이전트 협업에 신뢰 구조를 제공합니다:
- Working Memory는 로컬 탐색을 지원합니다
- Shared Memory는 팀 수준의 컨텍스트를 노출합니다
- Verifiable Memory는 더 강력하고 검증된 지식을 보존합니다
에이전트는 발견된 내용뿐만 아니라, 그것이 어디서 왔는지, 누가 기여했는지, 그리고 얼마나 신뢰를 얻었는지에 대해서도 추론할 수 있습니다.
TRAC는 이 인프라 뒤에 있는 OriginTrail 생태계를 지원하여, 지식이 분산 시스템 전반에서 생성, 공유, 보안, 재사용될 수 있도록 합니다.
신뢰할 수 있는 AI 에이전트는 파일에 대한 접근 이상이 필요합니다. 출처가 있는 공유 컨텍스트가 필요합니다.
코드 맵에서 집단 소프트웨어 지능으로
코딩 에이전트의 첫 번째 물결은 LLM이 유용한 코드를 작성할 수 있음을 증명했습니다. 다음 물결은 조정에 관한 것입니다.
Graphify는 코드베이스를 매핑합니다. DKG v10은 그 맵을 공유되고 검증 가능한 메모리로 변환합니다. 에이전트와 인간은 반복적으로 재구성하는 대신 동일한 컨텍스트 위에 구축합니다.
이것이 고립된 지원에서 집단 소프트웨어 지능으로의 전환입니다.
즉각적인 이점은 실용적입니다: 측정된 벤치마크에서 작업당 약 70% 더 적은 토큰.
더 큰 이점은 구조적입니다: 매핑된 모든 코드베이스, 모든 유용한 쿼리, 모든 결정 추적, 모든 리뷰 인사이트가 축적되는 컨텍스트 그래프의 일부가 됩니다.
이것이 서로 근처에서 작업하는 에이전트와 함께 배우는 에이전트의 차이입니다.
DKG v10의 Graphify는 소프트웨어 컨텍스트를 공유 인프라로 전환합니다.
Graphify를 사용해보고, DKG v10을 탐색하며, 공유되고 검증 가능한 지식으로 작업하는 AI 에이전트와 개발자를 향한 구축에 동참하세요.
OriginTrail의 DKG 기능을 더 확장하고 보상을 받을 수도 있습니다. 바운티 프로그램을 확인해보세요:
모든好东西을 갖춘 새로운 버전이 곧 출시됩니다 - 한번 사용해보세요.
👉https://github.com/OriginTrail/dkg
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