정제된 컨텍스트의 결정론적 컴파일러.

Akela는 이미 갖고 있는 마크다운 지식 베이스 — 위키, 레퍼런스 폴더, 팀 플레이북 — 를 작업마다 범위가 한정된 재현 가능한 컨텍스트 슬라이스로 컴파일하고, 에이전트 실행에서 나온 증거로 그 지식의 변화를 관리합니다.

세 가지 도구, 세 가지 다른 질문:

RAG의 질문:: 어떤 정보가 관련 있어 보이는가?
에이전트 메모리의 질문:: 에이전트가 무엇을 기억해야 하는가?
Akela의 질문:: 이 작업에서 에이전트가 사용하도록 허가된 지식은 무엇이고, 그 지식을 바꿀 근거가 되는 증거는 무엇인가?

소스 읽기

MIT. 가입 없음. 텔레메트리 없음.

이미 RAG를 쓰고 있다면 그대로 두세요. 검색 결과는 다른 지식 소스와 똑같이 추적되는 소스로 슬라이스에 들어옵니다.

감사 추적이 곧 제품입니다

모든 컴파일은 매니페스트로 시작합니다 — 무엇이 포함됐고, 무엇이 어떤 이유로 제외됐는지까지 기록하는 감사 추적입니다. 실제 매니페스트:

slice.md

---
manifest: 1
run: refund-T-4821-15816c
activity: refund
compiler: akela 0.1.4   domain: default   scoring: off
sources:
  - id: WIKI-refunds#approval   tier: must   lines: 2
  - id: LRN-20260829-01   tier: lrn   lines: 3
  - id: WIKI-refunds#method   tier: should   lines: 2
dropped:
  - id: WIKI-shipping#carriers   reason: general-scope
---

“낡은 규칙이 에이전트 눈앞에 있었는가?”라는 질문에 추측이 아니라 파일로 답할 수 있습니다.

세 가지 기본 요소

Akela의 모든 것은 이 셋 중 하나의 구현입니다:

1 · 지식 (Knowledge)

팀이 믿는 것. 여러분이 소유한 마크다운입니다. 위키 섹션, 제안된 학습, 검색된 노트. Akela는 이것을 색인할 뿐, 절대 수정하지 않습니다.

2 · 컴파일 (Compilation)

이번 작업에서 에이전트가 알아도 되는 것. 결정론적 집합 연산입니다 — 임베딩 없음, LLM 단계 없음. 같은 입력이면 언제나 바이트 단위로 같은 슬라이스가 나옵니다. 모든 컴파일은 위의 매니페스트로 시작합니다.

3 · 증거 (Evidence)

에이전트가 그 지식을 사용했을 때 실제로 일어난 일. 에이전트는 적용한(applied) 규칙과 결과가 반박한(contradicted) 규칙을 보고하고, 추가 전용 콘텐츠 해시 로그가 규칙별 기록을 쌓아 갑니다. 계속 실패하는 규칙은 반증(falsified) 플래그가 붙고 컨텍스트에서 증명 가능하게 사라집니다. 큐레이터가 수치를 읽고 결정하며, 지식 베이스가 몰래 바뀌는 일은 없습니다.

약속이 아니라 측정

모든 주장은 실험을 거쳤습니다: 격리된 세 에이전트와 루프 밖의 결정론적 채점기를 여러 조건과 시드에서 돌렸고, 모든 결과는 아카이브되어 있습니다. 구매자의 표 — 파일 / 관리되는 위키 / RAG, 각각 Akela 없이 → Akela와 함께. 같은 베드, 같은 모델, 같은 채점기, 규칙 변경 이후:

	파일	관리되는 위키	RAG
정확도	0.53 → 0.51	0.96 → 0.90	0.89 → 0.81
컨텍스트 안의 낡은 규칙	26/26 → 21/26	17/26 → 2/26	23/26 → 21/26
작업당 컨텍스트 토큰	35,690 → 139	35,773 → 138	35,772 → 201
정답 1개당 비용	$2.37 → $1.48	$1.17 → $0.81	$1.45 → $1.02

데이터가 강제하는 순서 그대로, 정직하게:

유지보수가 도구를 이깁니다. 표에서 가장 큰 도약은 방치된 파일 → 관리되는 위키(0.53 → 0.96)로, 누군가 소스를 최신으로 유지한 것만으로 생긴 차이입니다. Akela의 역할은 그 유지보수를 대체하는 것이 아니라, 감당 가능하고 증명 가능하게 만드는 것입니다.
순수 정확도만 보면 전부 쏟아붓기가 모든 쌍에서 근소하게 이깁니다 — 작업당 353k 토큰까지 확장해도 평평했습니다. 오늘의 정확도만 측정하고 토큰이 공짜라면, 이 도구는 필요 없습니다.
구조적인 것은 전부, 모든 쌍에서 Akela가 이깁니다: 지식 베이스 크기와 무관하게 257× 작은 컨텍스트, 더 나은 정답당 비용, 그리고 증명 가능하게 깨끗한 지식 베이스(10× 스케일에서 낡은 규칙 2/26 → 0/26).
잊기는 무인으로 작동하고, 다시 배우기에는 소스가 필요합니다. 위키로 도착한 수정은 아무도 알려주지 않아도 채택되고, 검색으로 도착한 수정은 승격 경로를 통해 위키로 졸업합니다.
남은 실패는 인식론적이며, 3회 중 3회 재현됐습니다: 방금 갱신된 올바른 규칙이 진심 어린 잘못된 불신으로 은퇴당할 수 있습니다. 모든 메커니즘은 증거가 정직한지를 검사할 뿐, 옳은지는 검사할 수 없습니다. 큐레이터가 존재하는 이유입니다.

작동 원리

네 가지 메커니즘, 모두 결정론적입니다 — 모델도, 임베딩도, 조정 가능한 점수도 없습니다. 같은 입력은 언제나 같은 슬라이스를 컴파일하고, 에이전트가 보는 것의 모든 변화는 눈에 보이는 편집 또는 집계된 이벤트로 추적됩니다.

루프: 모든 것을 집계하고, 아무것도 결정하지 않는다

Akela는 지식 베이스와 에이전트 사이의 서기입니다. 읽고, 패킹하고, 집계합니다 — 지식 베이스에 쓰는 유일한 손은 큐레이터의 것이고, 그것도 수치를 읽은 후에만입니다. 루프는 증거가 정직한지는 검증할 수 있지만, 옳은지는 큐레이터만 알 수 있습니다.

선택: 사람이 작성한 태그 위의 집합 연산

임베딩도, 유사도도, LLM 단계도 없습니다. 요청이 활동을 선언하고, 섹션이 scope와 tier를 선언합니다. 슬라이스 크기는 위키가 아니라 작업 관련 규칙 수에 비례하고, 패킹되지 않은 모든 것도 매니페스트에 이름이 남습니다.

규칙의 일생

반증은 최근성 검사입니다 — 그 규칙을 건드린 최근 3회 실행 중 2회에서 반박. 캡처 게이트는 집합 산술입니다: 유능한 모델은 문장 규칙을 말로 이길 수 있지만, 집합 교집합은 말로 이길 수 없습니다. 증거는 버전 범위화되어, 다시 쓴 섹션은 깨끗한 기록으로 시작합니다.

검색 노트의 졸업

평범한 RAG는 비슷한 텍스트를 컨텍스트에 영원히 붙여 넣습니다. Akela는 모든 검색 청크를 성적 기록이 있는 주장으로 취급하고, 기록이 쌓이면 큐레이터가 위키로 승격합니다: 검색은 진실이 이동하는 방법이고, 위키는 진실이 사는 곳입니다.

메커니즘별 다이어그램 전체: docs/ko/how-akela-works.md

두 사용자, 하나의 루프

Akela의 사용자는 둘입니다: 여러분은 설치와 큐레이션을, 에이전트는 매 작업의 운영을 맡습니다. init이 프로토콜 3종을 생성하고, 에이전트가 사이클을 돌리며, 여러분은 판단만 제공합니다 — 각 결정 지점마다 검토용 표 하나와 예/아니오 하나.

시점	행동 주체	프로토콜
매 작업	에이전트: 컴파일 → 슬라이스로 작업 → 증거 기록	PROTOCOL.md
초기 스코핑, 그리고 새 페이지가 생길 때마다	에이전트가 scope/tier 초안, 여러분이 승인 — 모든 compile이 미스코핑 드리프트를 보고하므로 새 페이지는 수 시간 안에 발견됩니다	ONBOARD.md
작업 중 중대 발견	에이전트가 지금 검토를 돌릴지 물어봄	PROTOCOL.md → CURATE.md
매주, 또는 스프린트마다	에이전트가 stats를 돌리고 노트를 읽어 검토용 표를 전달; 승인된 편집은 적용 후 검증	CURATE.md

이 분업이 설계입니다: 판단을 제외한 모든 것은 에이전트가 하고, 여러분은 판단만 — 그것도 판단할 증거가 있을 때만 — 제공합니다.

빠른 시작

1 · 여러분, 1회 — 설치하고 지식에 연결
```
npx akela init --knowledge wiki
npx akela index
```
init이 akela.json, LEARNINGS.md, 에이전트 프로토콜 3종(PROTOCOL, ONBOARD, CURATE)을 생성합니다. --knowledge는 어떤 마크다운 폴더든 받습니다 — wiki/, docs/, kb/, notes/. RAG는 init 플래그가 아닙니다 — 설치 후 akela.json 한 줄로 연결합니다.
2 · 여러분, 1회 — 에이전트 연결
```
Follow akela/PROTOCOL.md for every task.
```
에이전트가 자동으로 읽는 지시 파일(CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules)에 넣는 이 한 줄이 통합의 전부입니다. 디스크의 파일은 그 자체로는 아무것도 하지 않습니다 — init이 지시 파일을 감지해 정확한 파일명을 알려 줍니다.
3 · 에이전트, 매 작업 — 프로토콜에 따라 자동으로
```
akela compile --activity support --task T-123
akela log applied WIKI-refunds#under-50
akela log contradicted LRN-20260822-01 --note "…"
akela log outcome --status DONE
```
슬라이스는 에이전트의 유일한 도메인 지식 소스이고, 로그 라인이 루프가 굴러가는 증거입니다.
4 · 여러분, 주 10분 — 수치로 큐레이션
```
akela stats
akela check
```
수치는 추천하고, 여러분이 결정합니다. “Follow akela/CURATE.md” 한 마디면 전체 루틴이 에이전트가 초안을 만들고 여러분이 승인하는 표가 됩니다.

다음에 공개할 것

현재 진행 중인 현장 검증 이후

Blog

에이전트들이 틀렸던 것 — 이 페이지 수치들 뒤의 이야기.

Experiments

실험 프로그램 전체: 하네스, 태스크 베드, 결과 아카이브, 발견 — 재현 가능하게.

Devlog

철회까지 포함한 진행 기록.