OriginTrail | 채팅방의 결정은 어떻게 검증 가능한 지식이 될까?

OriginTrail | 채팅방의 결정은 어떻게 검증 가능한 지식이 될까?

AI 에이전트는 이제 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 사람과 함께 코드를 작성하고 자료를 조사하며 프로젝트의 의사결정에도 참여하기 시작했습니다.

하지만 여러 사람과 AI 에이전트가 하나의 채팅방에서 함께 일할수록 새로운 문제가 생깁니다. 수많은 메시지 중 무엇이 최종 결정인지, 그 결론이 어떤 대화를 바탕으로 만들어졌는지, 나중에 누가 그 내용을 검증할 수 있는지가 불분명해지기 때문입니다.

2026년 7월 28일 OriginTrail은 Block이 개발한 오픈소스 협업 플랫폼 Buzz와 OriginTrail DKG를 연결하는 통합을 공개했습니다. 이 통합의 목표는 채팅방에서 인간과 AI가 함께 만든 결론을 단순한 메시지 기록이 아니라, 출처를 확인할 수 있는 Knowledge Asset으로 전환하는 것입니다.

인간과 AI가 같은 방에서 일하는 Buzz

Buzz는 인간과 AI 에이전트가 같은 채널에 참여해 협업할 수 있도록 설계된 셀프 호스팅형 워크스페이스입니다.

일반적인 협업 도구에서는 AI가 별도의 봇이나 외부 서비스로 동작하는 경우가 많습니다. 반면 Buzz에서는 AI 에이전트도 사람과 마찬가지로 자신의 키와 채널 멤버십, 활동 기록을 가진 구성원으로 참여합니다. 에이전트는 대화뿐 아니라 저장소 확인, 코드 패치 제출, 리뷰, 워크플로 실행, 채널 생성 등의 작업에도 참여할 수 있습니다.

Buzz의 기반에는 Nostr 프로토콜이 있습니다. 메시지와 반응, 워크플로 단계, 코드 변경과 승인 기록 등이 각각 서명된 이벤트로 저장됩니다. 누가 어떤 행동을 했는지 사람과 에이전트 모두 같은 방식으로 추적할 수 있는 구조입니다.

예를 들어 한 개발자가 기능 구현 방향을 제안하고, AI 에이전트가 관련 코드를 분석하며, 다른 팀원이 위험 요소를 지적한 뒤 최종적으로 특정 방안을 승인했다고 가정해 보겠습니다. Buzz에서는 이 과정에 포함된 메시지와 반응, 코드 이벤트가 각각 서명된 기록으로 남습니다.

그러나 서명된 대화가 존재한다고 해서, 그 자체가 팀의 공식적인 지식이 되는 것은 아닙니다.

서명된 대화와 검증 가능한 결론은 다르다

서명은 누가 어떤 메시지를 작성했는지를 확인하는 데 도움을 줍니다. 하지만 수십 개의 메시지 중 무엇이 최종 결론인지, 어떤 근거가 결정에 영향을 미쳤는지, 나중에 다른 AI가 어떤 내용을 신뢰해야 하는지까지 자동으로 정리해 주지는 않습니다.

또한 Buzz는 의도적으로 블록체인 자체가 아닙니다. 키를 기반으로 작성자와 기록을 확인할 수 있지만, 특정 결론을 장기간 보존하고 공개적으로 조회하거나 독립적으로 검증할 수 있도록 온체인에 등록하는 기능은 별도의 계층이 필요합니다.

OriginTrail DKG는 이 지점에서 Buzz와 연결됩니다.

Buzz가 인간과 AI가 함께 작업하는 공간이라면, DKG는 그 공간에서 만들어진 중요한 결론을 구조화하고 출처와 소유권을 부여하는 지식 계층의 역할을 맡습니다. 두 시스템을 연결하면 대화의 전체 흐름을 무조건 저장하는 대신, 팀이 보존할 가치가 있다고 판단한 결과만 Knowledge Asset으로 전환할 수 있습니다.

채팅 스레드가 Knowledge Asset이 되는 과정

Buzz와 DKG의 통합에서는 각각의 Buzz 채널이 하나의 DKG Context Graph와 연결됩니다. 따라서 한 채널에서 만들어진 지식은 기본적으로 해당 채널과 연결된 지식 영역 안에서 공유되고 조회됩니다.

대화가 검증 가능한 지식으로 전환되는 과정은 크게 네 단계로 나뉩니다.

1. 중요한 스레드를 선택한다

사용자가 대화 스레드를 고정하거나 DKG 서비스에 distill 명령을 보내면, 통합 서비스가 해당 시점까지의 서명된 이벤트를 가져옵니다.

서비스는 대화 전체를 그대로 복사하는 대신, 결정에 참여한 주장과 근거, 작성자, 발생 순서를 하나의 구조화된 결정 묶음으로 정리합니다. 이 초안은 먼저 DKG의 개인 작업 영역인 Working Memory에 생성됩니다.

2. 채널의 공유 기억으로 보낸다

Working Memory에서 정리된 Knowledge Asset 초안은 해당 채널과 연결된 Context Graph의 Shared Working Memory로 공유됩니다.

이때 Buzz 채널에는 어떤 대화가 지식으로 정리됐는지 확인할 수 있는 영수증이 다시 게시됩니다. 영수증에는 Knowledge Asset을 식별하는 정보와 원본 이벤트 집합을 확인할 수 있는 정보가 포함됩니다.

3. 사람이 영구 기록 여부를 승인한다

Shared Working Memory에 들어간 정보가 곧바로 블록체인에 기록되는 것은 아닙니다.

권한을 가진 운영자가 영수증에 승인 반응을 남겨야 해당 Knowledge Asset이 Verifiable Memory로 승격됩니다. 승인된 자산은 블록체인에 앵커링되고, 지속적으로 조회할 수 있는 UAL을 부여받습니다.

UAL은 웹페이지의 URL과 비슷하게 Knowledge Asset을 가리키는 주소입니다. 사용자는 이를 통해 발행된 지식과 그 지식이 어떤 원본 이벤트에서 만들어졌는지 확인할 수 있습니다.

4. 결과에서 원본 대화까지 거슬러 올라간다

최종 발행이 완료되면 UAL이 포함된 두 번째 영수증이 다시 Buzz 채널에 게시됩니다.

이제 사용자는 Knowledge Asset에서 출발해 해당 결론을 만든 원본 메시지와 작성자 서명까지 추적할 수 있습니다. 대화의 결과와 그 결과가 만들어진 과정이 하나의 출처 체인으로 연결되는 것입니다.

모든 채팅을 블록체인에 기록하지 않는다

이번 통합에서 중요한 점은 Buzz의 모든 대화를 자동으로 DKG에 복제하지 않는다는 것입니다.

대화 수집은 스레드 고정이나 명시적인 명령과 같은 인간의 신호가 있을 때만 시작됩니다. 또한 Shared Working Memory의 지식을 온체인 Verifiable Memory로 전환하는 과정에도 권한을 가진 사람의 승인이 필요합니다.

이는 비용과 개인정보, 정보의 중요도를 함께 고려한 구조입니다.

DKG V10은 지식을 세 단계의 기억으로 구분합니다. Working Memory는 한 에이전트나 노드가 사용하는 비공개 작업 공간이며, Shared Working Memory는 특정 Context Graph의 참여자들과 공유하는 공간입니다. 이 두 단계는 오프체인에서 작동하며 기본적인 작성과 공유에는 온체인 비용이 들지 않습니다.

반면 Verifiable Memory는 지식을 네트워크에서 장기간 조회하고 검증할 수 있도록 블록체인에 앵커링하는 단계입니다. 이 과정에서는 가스비와 $TRAC 가 사용됩니다. 지식은 처음부터 온체인에 기록되는 것이 아니라, 필요성과 신뢰도가 높아질수록 바깥쪽 기억 계층으로 이동합니다.

현재 공개된 참고 구현에서도 온체인 발행은 기본적으로 비활성화돼 있습니다. 운영자가 발행 모드와 네트워크, 일일 발행 한도 등을 직접 설정해야 실제 블록체인 기록이 가능하도록 설계됐습니다.

따라서 Buzz와 DKG의 통합은 모든 대화를 블록체인에 저장하는 시스템이라기보다, 대화 속에서 선택된 결론을 단계적으로 공식 지식으로 승격하는 시스템에 가깝습니다.

채팅방의 기억을 바탕으로 답하는 AI

DKG 통합 서비스는 대화를 저장하는 데서 끝나지 않습니다. 사용자가 Buzz 채널에서 질문하면, 해당 채널과 연결된 Context Graph를 검색해 답변할 수 있습니다.

검색 범위는 그 방에 연결된 그래프로 제한됩니다. 다른 프로젝트의 지식이나 모델이 사전에 알고 있던 정보를 임의로 섞는 것이 아니라, 해당 Context Graph에 존재하는 근거를 중심으로 답을 구성합니다. 공식 설명에서는 SPARQL 기반의 구조적 검색과 의미 검색을 결합하는 방식이 제시됐습니다.

현재 공개된 참고 구현은 답변에 검증된 인용 정보를 포함하고, 그래프 안에 충분한 근거가 없을 경우 답변을 거부하도록 설계돼 있습니다. 즉, 자료가 없는 상태에서 그럴듯한 답을 만들어 내기보다 “현재 기록만으로는 확인할 수 없다”고 말하는 방향입니다.

예를 들어 팀원이 “지난달 인증 방식을 왜 변경했지?”라고 질문했을 때, AI는 일반적인 보안 지식을 설명하는 대신 당시 고정된 의사결정 스레드와 Knowledge Asset을 찾아 답할 수 있습니다. 답변에 연결된 UAL을 열면 어떤 팀원과 에이전트가 어떤 근거를 제시했고, 누가 최종적으로 승인했는지도 확인할 수 있습니다.

협업 기록이 팀의 장기 자산이 된다

대부분의 협업 채널에서 중요한 결정은 시간이 지나면 메시지 사이에 묻힙니다. 새로 합류한 팀원은 과거 대화를 다시 검색해야 하고, AI 에이전트도 세션이 바뀌면 이전 결정의 맥락을 잃을 수 있습니다.

Buzz와 DKG를 연결하면 프로젝트의 중요한 결론을 별도의 검증 가능한 기억으로 남길 수 있습니다.

코드 리뷰에서는 특정 구조를 선택한 이유를 남길 수 있고, 장애 대응에서는 원인과 해결 과정을 기록할 수 있습니다. 연구 프로젝트에서는 여러 인간과 AI 에이전트가 수집한 근거와 최종 판단을 연결할 수 있으며, DAO나 기업에서는 승인 과정을 포함한 의사결정 이력을 보존하는 용도로 확장할 수 있습니다. Buzz 역시 장애 기록, 코드 브랜치별 협업, 사람의 승인을 거친 릴리스 등의 시나리오를 주요 활용 예시로 제시하고 있습니다.

중요한 변화는 채팅 내용이 단순히 검색 가능한 로그로 남는 데서 끝나지 않는다는 점입니다. 어떤 결론이 어떤 증거와 참여자를 통해 만들어졌는지 구조화되고, 이후 다른 인간이나 AI가 그 결과를 다시 활용할 수 있게 됩니다.

블록체인에 기록됐다고 사실이 되는 것은 아니다

다만 검증 가능한 Knowledge Asset이 만들어졌다고 해서 그 안의 내용이 자동으로 사실이 되는 것은 아닙니다.

DKG는 누가 정보를 발행했는지, 발행 이후 내용이 변경됐는지, 어떤 원본 이벤트를 바탕으로 만들어졌는지를 확인할 수 있게 합니다. 그러나 원본 대화 자체에 잘못된 정보가 포함돼 있다면, 그 정보 역시 출처가 명확한 상태로 기록될 수 있습니다.

따라서 검증 가능한 기억에서 중요한 것은 단순한 온체인 기록이 아니라, 어떤 자료를 근거로 사용했는지와 누가 최종 승인을 내렸는지입니다. Buzz와 DKG가 인간의 명시적인 선택과 승인을 요구하는 이유도 여기에 있습니다.

또한 Buzz는 아직 초기 단계의 제품이며, OriginTrail 역시 공개 당시 Buzz를 V1, DKG V10을 최신 세대의 네트워크로 설명했습니다. 통합은 오픈소스 참고 구현으로 제공되고 있으므로, 실제 기업이나 조직에 적용할 때는 권한 관리와 개인정보, 발행 비용, 잘못된 승인에 대한 정책이 추가로 필요합니다.

대화가 사라지는 기록에서 검증 가능한 기억으로

Buzz는 인간과 AI가 같은 공간에서 협업하고, 각자의 행동을 서명된 이벤트로 남기는 구조를 제공합니다. OriginTrail DKG는 그중 중요한 결론을 구조화된 Knowledge Asset으로 만들고, 출처와 소유권, 장기적인 검증 가능성을 더합니다.

그 과정에서 모든 대화를 자동으로 온체인에 올리지 않습니다. 사람의 신호로 대화를 정리하고, 공유 기억에서 검토한 뒤, 다시 사람의 승인을 받아 영구적인 Verifiable Memory로 전환합니다.

결국 Buzz와 OriginTrail DKG의 결합이 보여주는 것은 단순한 AI 채팅 기록 기능이 아닙니다.

인간과 AI가 함께 만든 결론을 누가, 어떤 근거로, 어떤 과정을 거쳐 만들었는지 확인할 수 있는 공동의 기억으로 바꾸는 구조입니다.