기록은 쌓이지만, 일에 필요한 맥락은 흩어져 있습니다.
결정은 회의록에, 적용 범위는 계약서에, 이후 변경은 공지에 있을 수 있습니다. 그중 하나라도 빠지면 사람과 AI 모두 그럴듯하게 잘못된 방향으로 움직입니다.
문서·데이터·결정·코드를 사람이 직접 다듬을 수 있는 온톨로지로 연결하고, 에이전트가 그 맥락을 바탕으로 컴퓨터에서 실제 작업을 수행하게 합니다.

결정은 회의록에, 적용 범위는 계약서에, 이후 변경은 공지에 있을 수 있습니다. 그중 하나라도 빠지면 사람과 AI 모두 그럴듯하게 잘못된 방향으로 움직입니다.
실제 답을 만들려면 사람·프로젝트·결정·시점·근거와 변경 이력을 함께 읽어야 합니다. Consilience는 이 관계를 명시적으로 만들고, 사람이 고친 판단을 다음 작업에도 남깁니다.
원본 자료, 사람이 다듬은 의미, 검색, 에이전트 실행, 검증된 결과가 작업의 처음부터 다음 기억까지 연결됩니다.
문서·표·코드·이미지·웹페이지를 읽고 원본과 출처를 보존합니다.

Consilience가 개체·동의어·관계·토픽을 제안하고, 지식 소유자가 확인하고 고칩니다.

EngramRAG가 사람·프로젝트·결정·시점·근거를 따라 여러 기록을 필요한 흐름으로 연결합니다.

에이전트가 계획하고 도구를 실행해 결과를 검증하며, 작업과 수정은 다음 일에 이어집니다.

에이전트는 지식그래프에서 맥락을 읽고 계획한 뒤 필요한 도구를 사용합니다. 결과를 관찰하고 빌드·테스트·렌더링으로 검증하며, 필요하면 수정해 다시 실행합니다. 중요한 행동은 명시적인 승인 범위 안에서 진행됩니다.
문서와 지식그래프 안에 머물지 않습니다. 코드, 터미널, 브라우저, 외부 앱과 화면까지 내가 정한 권한 안에서 같은 맥락으로 다룹니다.
업무 용어·개체 유형·동의어·관계를 정의하고, 제안된 연결을 원문과 대조해 직접 교정합니다.
개체와 관계를 따라 지식을 찾고, 여러 기록을 잇는 주제와 브리지 개념을 지도로 봅니다.
의미·시간·관계·근거·변경 이력으로 지금 유효한 맥락을 재구성하고 출처를 보여줍니다.
표·수식·다이어그램까지 편집하고 옮길 수 있는 파일로, 원본 출처와 함께 남깁니다.
복잡한 작업은 먼저 읽고 계획한 뒤, 승인되면 여러 파일의 변경을 한 흐름으로 적용합니다.
명령을 실행하고 빌드·테스트·렌더링 결과를 읽어, 완료될 때까지 수정하고 검증합니다.
화면을 보고 브라우저와 데스크톱 앱을 마우스·키보드로 직접 다룹니다.
연결한 앱, 웹 리서치와 실시간 피드를 같은 권한·승인 체계 안에서 사용합니다.
코드 구조를 따라 수정하고 diff·커밋·브랜치까지 함께 다룹니다.
지식과 브랜드 맥락을 읽고 시각 결과물을 렌더링·점검·수정합니다.
장소를 좌표로 바꾸고 지도·경로·도달권을 만들며 공간 패턴을 분석합니다.
작업별 모델과 추론 강도, 도구 권한과 승인 경계를 직접 정합니다.
EngramRAG는 여러 기록의 의미·시간·관계·근거·변경 이력을 따라 지금 유효한 맥락을 다시 구성합니다.
원본 위치와 출처를 유지한 채 자료를 기억으로 가져옵니다.
개념과 관계를 팀이 검토할 수 있는 모델로 정리합니다.
의미·시간·관계·근거를 따라 필요한 맥락을 다시 구성합니다.
무엇이 바뀌었는지 보존하며 사람의 판단을 다음 일에 반영합니다.
자료를 별도 시스템에 맞춰 다시 쓸 필요가 없습니다. 원문과 원본 파일은 그대로 남고, Consilience는 그 아래에 개체·관계·출처·변경 이력을 쌓습니다.
사람의 승인과 교정은 다음 검색과 에이전트 작업에 반영됩니다. 사람이 작성한 지식은 불투명한 색인 안에 사라지지 않고 확인하고 옮길 수 있는 Markdown으로 남습니다.

