AI 인사이트룸

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용어의 사전

디퍼의 세컨브레인에 실제로 등장하는 말들부터 — 우리가 계속 설명하게 되는 순서대로 실었습니다.

LLM · 거대 언어 모델: 방대한 글을 학습해 다음에 올 말을 확률로 고르는 모델입니다. 챗GPT도 클로드도 이 위에 서 있습니다. 지식을 저장한 데이터베이스가 아니라, 언어의 패턴을 익힌 직관에 가깝습니다.
토큰: 모델이 글을 읽는 최소 단위입니다. 한국어는 대략 한두 글자, 영어는 단어 하나가 토큰 하나쯤 됩니다. API 사용료와 처리 한도는 토큰 수로 계산됩니다.
컨텍스트 창: 모델이 한 번에 기억하며 읽을 수 있는 분량입니다. 창을 벗어난 앞부분은 잘리거나 요약됩니다 — 어느 쪽이든 원문 그대로는 남지 않습니다. 대화가 길어지면 AI가 앞의 약속을 놓치는 이유가 여기 있습니다.
프롬프트: AI에게 건네는 입력 전체 — 질문만이 아니라 역할, 자료, 조건까지 포함합니다. 같은 모델이라도 프롬프트의 짜임에 따라 답의 깊이가 크게 달라집니다.
에이전트: 한 번 묻고 한 번 답하는 데서 멈추지 않고, 목표를 받아 여러 단계를 스스로 수행하는 AI입니다. 파일을 읽고, 도구를 쓰고, 결과를 점검해 다음 걸음을 정합니다. 사막여우가 이 방식으로 일합니다.
환각: 모델이 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 만들어내는 현상입니다. 거짓말이 아니라 확률적 글짓기의 부작용이라, 출처 확인과 원문 대조가 사용자의 몫으로 남습니다.
세컨브레인: 머리 밖에 두는 두 번째 기억 — 기록을 한곳에 쌓아 다시 꺼내 쓰는 개인 지식 체계입니다. 디퍼에서는 쌓는 것에서 멈추지 않고, 에이전트가 그 기록을 읽고 함께 걷는 형태로 짓습니다.
마크다운: #, - 같은 몇 가지 기호만으로 제목과 목록을 표시하는 글쓰기 형식입니다. 어떤 프로그램으로도 열리는 평문이라, 수십 년 뒤에도 읽힌다는 것이 가장 큰 장점입니다.
볼트: 기록 전체가 사는 폴더를 부르는 말입니다(옵시디언의 용어). 서버가 아니라 내 컴퓨터에 있고, 폴더를 복사하면 그게 곧 완전한 백업입니다.
로컬 퍼스트: 데이터의 원본을 회사 서버 대신 사용자 컴퓨터에 두는 설계 철학입니다. 서비스가 문을 닫아도 내 파일은 남습니다. "file over app" — 앱보다 파일이 오래 산다는 말로 요약됩니다.
CLI · 터미널: 마우스 대신 글로 컴퓨터에 일을 시키는 창입니다. 낯설어 보이지만 문법은 단순합니다 — 명령 한 줄이 곧 한 문장. 클로드 코드 같은 AI 도구들이 이 창에서 돌아갑니다.
플러그인: 기존 프로그램에 끼워 넣는 기능 꾸러미입니다. 디퍼 OS도 이 방식을 씁니다 — 프로그램을 새로 만드는 대신, 검증된 도구 위에 우리의 여정을 얹습니다.
MCP: Model Context Protocol — AI가 외부 도구·데이터와 연결되는 공용 규격입니다. 나라마다 다른 콘센트에 맞는 어댑터 표준이 생긴 셈이라, 한 번 만든 연결을 여러 AI가 함께 씁니다.
컨텍스트 엔지니어링: 모델에게 무엇을 얼마나 읽혀 일하게 할지 설계하는 기술입니다. 프롬프트 한 줄을 다듬는 일을 넘어, 기록·문서·도구를 배치하는 일 — 세컨브레인이 곧 이 설계의 재료가 됩니다.

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