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이번 리서치를 시작할 때 질문은 이랬다. “온톨로지를 붙이면 Agent가 얼마나 더 똑똑해질까?” RDF와 OWL로 세계를 모델링하고, SPARQL로 필요한 지식을 꺼내 주면 계획과 판단도 자연스럽게 좋아질 것 같았다.

찾아보다 보니 질문을 고쳐야 했다. 온톨로지는 에이전트의 두뇌가 아니다.

전통적인 Semantic Web과 Agentic AI는 풀려는 문제의 시간축부터 달랐다. Semantic Web은 여러 시스템이 같은 대상을 같은 의미로 읽게 만드는 데 강하다. 반면 Agent는 지금 어떤 도구를 호출할지, 실패하면 몇 번 재시도할지, 언제 사람에게 승인을 요청할지 결정해야 한다.

앞쪽은 의미의 문제고 뒤쪽은 실행의 문제다.

이 둘을 한데 넣으면 온톨로지에 너무 많은 일을 맡기게 된다. LLM이 만든 문장을 곧바로 지식으로 승격하고, 실행 중인 상태를 class와 property에 넣고, 권한과 retry까지 공리로 표현하고 싶어진다.

처음에는 일관된 모델처럼 보인다. 시간이 지나면 무엇이 관측된 사실이고, 무엇이 모델의 해석이며, 무엇이 잠시 유효했던 runtime state인지 다시 가르기 어려워진다.

그래서 온톨로지는 두뇌보다 계약에 가깝다.

RDF/OWL은 의미 계약이다. evidence, assertion, workflow run이 무엇인지, 같은 이름이 같은 대상을 가리키는지 정한다.

PROV-O는 출처 계약이다. 어떤 원문을 썼고, 어느 실행이 결과를 만들었으며, 누가 검토하고 책임지는지 연결한다.

SPARQL은 질의 계약이다. “이 주장에 연결된 1차 출처는 무엇인가”, “이 run이 만든 결과 중 검증되지 않은 것은 무엇인가”를 같은 그래프 패턴으로 다시 묻는다.

SHACL은 검증 계약이다. source URL, 수집 시각, run id, evidence 연결이 빠진 기록을 다음 단계로 보내지 않는다.

온톨로지는 Agent를 대신해 생각하지 않는다.

대신 Agent가 남긴 일을 다음 Agent와 다음 사람이 검증 가능한 경로로 이어받게 한다. 저장된 문장이 아니라, 근거까지 되짚을 수 있는 기억.

어쩌면 Agentic AI에서 더 희소한 것은 더 많은 지식보다 그 경로인지도 모르겠다.

🔗 본문: https://lnkd.in/g3v2zgqt

#AgenticAI #Ontology #SemanticWeb #SPARQL #KnowledgeGraph

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정말 흥미롭게 읽었습니다.
특히 온톨로지는 두뇌가 아니라 계약이다라는 표현이 가장 인상 깊었습니다. Agent의 추론과 실행을 대신하는 것이 아니라, 의미와 출처, 검증을 일관되게 연결해 다음 Agent와 사람까지 이어주는 역할이라는 관점이 많이 와닿네요.
Agentic AI가 발전할수록 지식 자체보다 신뢰할 수 있는 근거와 추적 가능한 경로가 더 중요해질 것 같다는 생각이 듭니다. 좋은 인사이트 감사합니다 우무준 … more

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