대부분의 AI 회의 도구는 단 하나의 질문에 답하도록 설계되었습니다. '이번 회의에서 무슨 일이 있었나?'
하지만 대화에는 요약 이상의 것이 담겨 있는 경우가 많습니다. 결정 사항, 가정, 해결되지 않은 질문, 프로젝트 이력, 그리고 몇 주 후에 중요해지는 작은 세부 정보들이 포함됩니다.
요약은 한 순간을 포착할 뿐입니다. 유용한 메모리는 시간 간격을 두고 순간들을 연결하는 데 도움을 주어야 합니다.
일회성 회의 요약의 문제점
여러 강의, 인터뷰 또는 팀 회의에 걸쳐 프로젝트를 진행한다고 상상해 보세요.
각 대화가 끝날 때마다 녹취록과 요약을 받을 수 있습니다. 하지만 다음 대화가 있을 때도 여전히 이전 메모리를 찾고, 맥락을 기억하고, AI 비서에게 배경 설명을 다시 해줘야 합니다.
정보는 존재하지만 연속성이 부족합니다.
만약 음성 메모가 프로젝트의 메모리가 될 수 있다면 어떨까요?
저는 이 아이디어를 기반으로 만들어진 무료 AI 녹음 및 노트 필기 제품인 [ViiTor Memo](https://www.viitor.top/)를 개발해 왔습니다.
목표는 단순히 음성을 텍스트로 변환하는 것이 아닙니다. 대화에서 포착된 정보가 나중에 더 유용하도록 만드는 것입니다.
저희가 중점을 두고 있는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다:
- 장시간 녹음 세션: 최대 24시간까지 연속적인 청취/녹음을 지원합니다.
- 회의록: 긴 대화를 보다 관리하기 쉬운 메모로 정리합니다.
- 프로젝트 메모리: 모든 녹음을 고립된 사건으로 취급하는 대신, 여러 대화에 걸쳐 맥락을 연결합니다.
- MCP 통합: 대화에서 파생된 맥락을 호환 가능한 외부 AI 도구 및 에이전트가 사용할 수 있도록 합니다.
이러한 사용 사례는 강의를 듣는 학생, 인터뷰를 진행하는 사람, 그리고 여러 회의에 걸쳐 프로젝트를 관리하는 팀에게 유용할 수 있습니다.
MCP가 중요한 이유
AI 비서는 현재 프롬프트를 넘어선 맥락과 함께 작업할 수 있을 때 더 유용해집니다.
MCP 통합을 통해, 가능한 AI 클라이언트와 에이전트가 모든 메모를 단일 인터페이스 내에 가두는 대신 표준 통합 계층을 통해 관련 정보에 접근할 수 있도록 하는 것이 아이디어입니다.
이는 중요한 제품 질문들을 제기합니다:
- 사용자가 어떤 메모에 에이전트가 접근할지 어떻게 통제해야 할까요?
- 오래된 컨텍스트가 현재의 사실로 오인되는 것을 어떻게 막을 수 있을까요?
- 사용자는 부정확한 녹취록이나 요약을 어떻게 수정할 수 있을까요?
- 대화에서 포착된 민감 정보는 어떻게 처리되어야 할까요?
저는 장기 메모리가 단순히 저장 문제라고 생각하지 않습니다. 이는 검색(retrieval), 정확성, 개인정보 보호(privacy), 그리고 사용자 통제에 관한 문제입니다.
개발자분들의 피드백을 받고 싶습니다.
AI 에이전트를 구축하거나 워크플로우에서 MCP를 사용하고 계시다면, 여러분의 관점에 관심이 있습니다:
- 과거 회의 및 강의 컨텍스트에 대한 접근성이 에이전트를 더 유용하게 만들까요?
- 현재 여러 대화에 걸쳐 프로젝트 메모리를 어떻게 관리하시나요?
- 에이전트에게 녹음된 대화에 대한 접근 권한을 주기 전에 어떤 통제가 필요할 것이라고 예상하십니까?
ViiTor Memo는 여기서 탐색해 보세요: https://www.viitor.top/
특히 프로젝트 메모리 및 MCP 사용 사례에 대한 피드백에 관심이 많습니다.