자율형 AI 에이전트(Autonomous AI agents)는 외부 지식 저장소에 점점 더 의존하고 있지만, 대부분의 검색 파이프라인(retrieval pipelines)은 출처(provenance), 버전 식별성(version identity), 무결성(integrity), 추적 가능성(traceability) 또는 특정 시점 재구성(point-in-time reconstruction)에 대한 지속적인 보장 없이 관련성만을 제공합니다. 우리는 이를 컨텍스트 거버넌스(context governance)로 공식화하고, 관리되는 AI 소비 가능 지식 저장소(knowledge vaults)를 위한 개방형 사양 및 참조 구현체인 ContextNext를 제시합니다. ContextNext는 검색 증강 생성 (RAG)을 대체하는 것이 아니라, 검색 시스템이 작동하기 전에 어떤 아티팩트(artifacts)가 승인되었고, 최신이며, 귀속 가능하고, 무결성이 검증되었는지를 결정하는 검색 하단의 거버넌스 계층(governance layer)을 제공합니다. 이 사양은 메타데이터가 포함된 타입 지정 Markdown 문서, 결정론적 집합 대수 선택기(deterministic set-algebraic selectors), contextnest:// URI 참조, SHA-256 해시 체인 기반 버전 히스토리, 그래프 수준의 체크포인트, Model Context Protocol (MCP)을 통한 실시간 데이터용 소스 노드, 그리고 에이전트의 컨텍스트 소비에 대한 감사 추적(audit traces)을 결합합니다. 이러한 메커니즘을 통해 조직은 어떤 지식 버전이 에이전트 출력에 영향을 미쳤는지, 그리고 해당 버전이 소비될 당시 AI 사용 적격(AI-eligible) 상태였는지를 재구성할 수 있습니다. 우리는 두 가지 통제된 실험을 통해 첫 번째 실증적 결과를 보고합니다. 거버넌스 대 검색의 실패 모드를 격리한 오래된 버전 공격(stale-version attack)에서, 관리된 선택(governed selection)은 BM25 희소 검색(sparse retrieval)을 엄격하게 파레토 우위(Pareto-dominates)를 점하며, 입력 토큰 비용을 약 1/3로 유지하면서도 더 높은 답변 품질 통과율(97% 대 93-90%)을 기록했습니다. 1,060개 문서 코퍼스에 대한 검색 결정론(retrieval-determinism) 실험에서는, 결정론적 선택기와 BM25가 반복되는 동일한 쿼리에 대해 안정적인 문서 세트를 반환(Jaccard 1.0)한 반면, dense+HNSW 베이스라인은 쿼리의 80%에서 비결정론적(non-deterministic)인 결과(평균 Jaccard 0.611, 최악의 경우 0.210)를 보였습니다. 이러한 결과는 컨텍스트 거버넌스가 검색 품질만으로는 해결하도록 설계되지 않은 실패 모드들을 해결함을 시사합니다. 우리는 핵심 엔진, CLI 및 MCP 서버를 오픈 라이선스로 공개합니다.