출처 https://youtu.be/sBg90v2qfas · 채널 LangChain (발표자 Brace) · 길이 00:10:13 포맷 OpenWiki CLI의 신규 “Personal Brains” 모드를 발표하는 데모 영상. 터미널 온보딩 플로우를 실시간으로 실행하며 커넥터(Notion, X/Twitter)를 설정하고, 중간에 Excalidraw 다이어그램으로 내부 동작을 설명한 뒤, VS Code로 실제 생성된 위키 디렉터리를 열어 보여준다. 원본 자막:
raw/transcripts/2026-07-11-openwiki-brains-general-purpose-memory-for-agents.en.srt
한눈에 보는 요약
- OpenWiki Personal Brains는 기존 “코드 브레인”(레포별 문서 자동화)의 확장판으로, 리포에 종속되지 않는 범용 개인 에이전트 메모리를 만든다.
openwiki personal --init한 번으로 온보딩이 끝나고, 결과물은 특정 레포가 아니라 컴퓨터 루트(~/.openwiki)에 저장되어 그 머신의 모든 에이전트 세션이 공유해서 쓸 수 있다. - 핵심 차별점은 “프로액티브”함이다. ChatGPT·Claude의 메모리는 유저가 메시지를 보내야 반응하는 리액티브 방식이지만, OpenWiki는 Notion·Gmail·X·웹 검색·Hacker News·Git 리포 같은 커넥터를 스스로 주기적으로(기본 매일 새벽 2시, macOS
pmset으로 깨우는 옵션 포함) 순회하며 정보를 찾아온다. - 커넥터는 한 번에 하나씩 순차 처리된다. 커넥터마다 전용 프롬프트(예: “Notion에서 Applied AI·고객 피드백 관련 페이지 우선”, “X에서 내 타임라인·북마크 추적”)로 에이전틱 검색을 수행해 데이터를 수집하고 위키를 업데이트한 뒤, 다음 커넥터로 넘어간다. 순차 처리를 택한 이유는 (1) 에이전트 컨텍스트 부담을 줄이고 (2) 소스별로 데이터 성격이 달라 충돌 없이 한 도메인에만 집중할 수 있게 하기 위해서다.
- 새로 추가된 “Open Questions” 파일이 환각을 막는 안전장치다. 에이전트가 답을 모르는 걸 지어내거나 그냥 무시하는 대신
open-questions.md에 질문으로 기록해두고, 매 실행마다 시작·종료 시점에 이 파일을 다시 확인해 답을 찾으면 채워 넣는다. 사람이 직접 답을 적어줘도 다음 실행에서 반영된다. - 생성된 위키는 코드 브레인과 같은 스켈레톤을 공유한다 —
sources/(소스별 원자료),commitments.md,open-questions.md,personal-logistics.md,quickstart.md,themes.md등 전부 에이전트가 생성·유지하며, 사람은 초기 커넥터 설정 이후 손댈 필요가 거의 없다.
장면별 상세 설명
[00:03] 1. 인트로 — OpenWiki 리포 소개 화면
발표자 Brace(LangChain)가 “OpenWiki Personal Brains”를 발표하며 시작한다. Personal Brains는 이미 여러 서비스·시스템에 연결해 범용 에이전트 메모리를 생성·유지하는 새로운 방식이며, 설정 난이도는 기존 코드베이스 메모리(코드 브레인) 온보딩과 동일하게 쉽다고 소개한다.
[00:25] 2. openwiki personal --init 실행
터미널에서 openwiki personal --init을 실행하면 first-run setup이 시작된다. 화면 상단에 Provider → Model → LangSmith → Run mode → Wiki scope → Schedule → Sources 순서의 진행 체크리스트가 뜨고, 하나씩 완료되며 [PENDING] → [CURRENT] → [DONE]으로 상태가 바뀐다. 코드 브레인 온보딩과 거의 동일한 흐름이지만 끝에 몇 단계가 더 붙는다고 설명한다.
[00:31] 3. 모델 프로바이더 선택
먼저 모델 프로바이더를 고른다(OpenAI/OpenRouter/Baseten/Fireworks/OpenAI-compatible/Anthropic 중 OpenAI 기본값 선택, 모델은 gpt-5.5). 이어서 LangSmith 트레이싱용 API 키를 설정한다(옵션이지만 환경변수에서 자동 감지됨).
[00:42] 4. 위키 브리프(시스템 프롬프트) 편집
위키 브리프는 에이전트가 메모리를 생성·갱신할 때마다 참고하는 지시문 — 무엇에 집중하고 무엇을 무시할지, 나에 대해 알아야 할 배경을 담은 일종의 시스템 프롬프트다. 기본 프롬프트가 제공되며(“Track active projects, people, organizations, decisions, commitments, follow-ups, useful links, recurring themes, and fresh external signals… Be selective: summarize durable context and explicit action items, not every raw item.”), 그대로 쓰거나 자유롭게 편집·추가할 수 있다. 이 텍스트는 나중에 INSTRUCTIONS.md로 저장되어 매 실행마다 최신 버전이 적용된다.
[01:06] 5. 크론(스케줄) 설정
코드 브레인과의 핵심 차이 하나: 코드 브레인은 특정 GitHub 레포에 종속되어 그 레포의 GitHub Action에서 클라우드로 갱신이 돌지만, 퍼스널 브레인은 특정 레포에 묶이지 않고 그 컴퓨터의 모든 에이전트 세션에서 쓸 수 있어야 하므로 갱신을 로컬 크론으로 돌린다. 기본 제안 시각은 새벽 2시이며 커스텀 크론으로 바꿀 수 있다.
[01:33] 6. Mac 절전 방지(Wake) 옵션
macOS pmset을 이용해 예정된 갱신 2분 전에 Mac을 깨우고 갱신 30분 뒤 다시 재우는 옵션이다. 잠들어 있거나 꺼져 있으면 새벽 크론 작업이 아예 실행되지 못하기 때문에, 발표자는 이 옵션을 실제로 설정할 때는 반드시 켜두라고 강조한다(데모에서는 시간상 생략).
[02:01] 7. 커넥터(소스) 목록 — Git, Notion, Gmail, 웹 검색, HN, X
여기가 퍼스널 브레인의 진짜 핵심 차이다. 코드 브레인은 Git 커밋·히스토리만 보고 문서를 생성하지만, 퍼스널 브레인은 매일 쓰는 여러 서비스에 연결해 그 안에서 능동적으로 정보를 찾아와야 한다. 현재 지원 목록은 Local Git repository, Notion, Gmail, Web Search(Tavily), Hacker News, X/Twitter이며 Slack 등이 추가 예정이다. 커넥터 설정은 항목을 선택하고 Enter만 누르면 될 만큼 간단하다.
[02:41] 8. Notion 커넥터 — OAuth 인증과 커스텀 프롬프트
Notion을 선택하면 브라우저에서 OAuth 인증 URL이 열리고 승인하면 터미널에 “browser authentication completed”가 뜬다. 이어서 이 소스 전용 프롬프트를 입력하는데 — 에이전트가 이 소스에서 새 문서를 어디서·어떻게 찾을지 알려주는 지시문이다. Notion에는 API로 “최근 24시간 변경분”을 바로 가져오는 방법이 없기 때문에, 에이전트에게 이 프롬프트와 Notion 쿼리 툴을 주고 에이전틱 검색으로 직접 데이터를 찾아오게 하는 방식이다. 데모에서는 “prioritize pages related to Applied AI and customer feedback”로 설정한다.
[03:17] 9. X/Twitter 커넥터 — 개발자 계정과 클라이언트 ID
X/Twitter는 Twitter 개발자 계정과 OAuth 클라이언트 앱이 필요해 Notion보다 설정이 조금 더 복잡하지만(리포에 문서화되어 있음), 클라이언트 ID를 붙여넣고 브라우저로 인증하면 끝난다. X는 “지난 24시간 동안 보낸 트윗 전체, 북마크한 것 전체, 실제로 스크롤했을 피드 스냅샷”을 바로 가져올 수 있어 Notion보다 API가 명확하다. 커스텀 프롬프트는 “track my timeline and bookmarks”로 설정했다. 소스는 하나만 연결할 필요 없이 여러 개(예: X 계정 여러 개, 웹 검색 여러 개)를 동시에 구성할 수도 있다.
[04:12] 10. 지금 실행할지 예약 시각까지 기다릴지 선택
설정이 끝나면 “지금 인제스천을 돌릴지, 예약된 시각(여기선 새벽 2시)까지 기다릴지” 묻는다. 지금 실행하면 그 순간 연결된 모든 소스에 대해 소스별 인제스천을 한 번씩 수행한다. 데모에서는 결과를 바로 보기 위해 “Run ingestion now”를 선택한다.
[04:27] 11. 인제스천 실행 — Notion부터 순서대로
에이전트가 돌기 시작하며, 먼저 설정한 순서대로(처음 등록한 Notion부터) 한 소스씩 인제스천한다. 이 인제스천이 진행되는 동안 발표자는 화면을 다이어그램으로 전환해 내부 동작 원리를 설명한다.
[04:38] 12. 다이어그램 — 리액티브 메모리 vs 프로액티브 메모리, 커넥터 파이프라인
여기서 발표자는 OpenWiki 메모리와 ChatGPT·Claude의 메모리 사이의 핵심 차이를 짚는다. ChatGPT·Claude의 메모리는 리액티브하다 — 메시지를 보내면 그 맥락을 기억할지 판단해 저장할 뿐, 스스로 나가서 정보를 찾지 않는다. 반면 OpenWiki 메모리는 이 기존 메모리 시스템들을 보완하는 존재로, 연결해둔 Notion·X 피드·Gmail 등을 스스로 나가서 뒤지고, 웹을 검색하는 등 능동적으로 알아내야 할 것들을 찾아 메모리에 저장한 뒤 이후 에이전트들이 쓸 수 있게 만든다.
다이어그램이 보여주는 파이프라인은 이렇다: 커넥터를 모두 설정해두면, 한 번에 커넥터 하나씩 풀(pull)하여 인제스천 스크립트를 돌린다. 이 스크립트의 동작은 커넥터마다 다르다 — 예를 들어 Notion은 “지난 24시간 변경분”을 바로 주는 API가 없으므로, 설정 시 입력한 프롬프트와 Notion 쿼리 툴을 에이전트에게 주고 에이전틱 검색으로 데이터를 가져오게 한다. 한 커넥터의 데이터를 다 가져오면 위키를 업데이트하고, 다음 커넥터로 넘어가는 걸 모든 커넥터를 순회할 때까지 반복한다.
왜 순차 처리인가? (1) 한 번에 하나씩 처리하는 게 에이전트 컨텍스트에 부담이 적고, (2) 순차적이면 소스 간 데이터가 충돌하거나 겹칠 걱정이 없다 — 이메일에서 찾을 내용과 Notion·Twitter에서 찾을 내용은 서로 성격이 매우 다르기 때문에, 한 번에 한 도메인에만 집중해 그 데이터를 인제스천하고 위키를 갱신한 뒤, 완전히 새 세션에서 다음 커넥터로 넘어가는 방식이 더 낫다는 설계 결정이다. X 커넥터의 경우 “지난 24시간 트윗 전체·북마크 전체·피드 스냅샷”을 바로 받아올 수 있어 Notion보다 수월하다고 다시 짚는다.
[07:11] 13. Open Questions 파일 — 환각 대신 질문으로 남기기
브레인 모드에서 새로 추가된 기능이 Open Questions 파일이다. 에이전트가 아직 답을 모르는 질문을 적어두는 곳으로, 예를 들어 Notion에서 발견한 이니셜(SM, JB, JS, AH, CH, CM, AS, BP 같은 약어)이 실제로 누구를 가리키는지 모를 때, 답을 지어내거나(환각) 그냥 무시하는 대신 open-questions.md의 Active 섹션에 “이 이니셜들이 누구를 가리키는지” 질문으로 기록해둔다. 파일은 Active / Answered / Stale 세 섹션으로 나뉜다.
이 워크플로가 중요한 이유: 매 실행 시작 시 에이전트에게 열린 질문 목록부터 확인하게 지시하고, 소스를 인제스천한 뒤 실행 끝에 다시 이 파일로 돌아와 새 질문을 추가하거나, 답을 찾았으면 답변으로 옮기거나, 더 이상 필요 없으면 stale로 표시하게 한다. 사람도 직접 이 파일을 열어 질문에 답을 적어 넣거나 새 질문을 추가할 수 있고, 다음 실행에서 에이전트가 그걸 읽고 위키에 반영한다.
[08:38] 14. .openwiki 디렉터리 — 컴퓨터 루트에 위치
나머지 디렉터리 구조는 코드 브레인과 비슷하지만 결정적 차이가 하나 있다 — 코드 브레인처럼 레포 루트에 두는 게 아니라, 컴퓨터 루트(~/.openwiki)에 둔다. 특정 레포가 아니라 그 머신에서 도는 모든 에이전트 세션이 접근할 수 있어야 하기 때문이다. 안에는 실제 위키(wiki/), 로그(logs/), 커넥터별 데이터(connectors/), 백업(backups/), 온보딩 시 설정한 값을 담은 onboarding.json, 그리고 앞서 편집한 위키 브리프가 저장된 INSTRUCTIONS.md(무엇에 집중할지·무시할지·나에 대한 맥락)가 들어있다. 이 파일은 언제든 다시 편집할 수 있고, 매 실행마다 최신 버전을 읽어간다. API 키 등 모든 시크릿을 담는 파일도 별도로 존재한다.
[09:04] 15. INSTRUCTIONS.md — 위키 브리프가 저장된 실제 파일
wiki/ 안쪽은 코드 모드일 때와 비슷한 구성이다 — 소스별 데이터(Google, Hacker News, Notion, 웹 검색, X), 그리고 commitments.md(내 약속), open-questions.md(앞서 본 열린 질문), personal-logistics.md, quickstart.md(코드 모드와 동일한 역할 — 에이전트가 위키에 처음 진입할 때 참고하는 인덱스/개요), themes.md가 개별 파일로 존재한다. 이 디렉터리 전체는 완전히 에이전트가 생성하고 유지하며, 초기 커넥터 설정 외에는 사람이 손댈 필요 없이 계속 메모리가 쌓인다.
핵심 개념·용어 메모
- 코드 브레인 vs 퍼스널 브레인 — 코드 브레인은 Git 레포에 종속되어 커밋·히스토리 기반으로 문서를 생성하고 결과물도 레포 루트에 저장된다. 퍼스널 브레인은 레포 무관, 컴퓨터 전역에서 모든 에이전트 세션이 접근하도록
~/.openwiki에 저장되며 로컬 크론으로 갱신된다. - 리액티브 메모리 vs 프로액티브 메모리 — ChatGPT/Claude 메모리(리액티브: 메시지를 받아야 저장 여부를 판단)와 OpenWiki 메모리(프로액티브: 연결된 소스를 스스로 순회하며 정보를 찾아 저장)는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계로 소개된다.
- 커넥터 순차 처리 — 한 번에 커넥터 하나만 인제스천 → 위키 갱신 → 다음 커넥터로 진행. 이유는 에이전트 컨텍스트 부담 완화 + 소스 간 데이터 충돌 방지(도메인별로 완전히 새 세션에서 처리).
- 에이전틱 검색 기반 인제스천 — Notion처럼 “최근 변경분” API가 없는 소스는, 커넥터 설정 시 입력한 프롬프트 + 쿼리 툴을 에이전트에게 주고 직접 검색해서 데이터를 찾아오게 한다. X처럼 API가 명확한 소스는 트윗/북마크/피드 스냅샷을 그대로 가져온다.
- Open Questions 파일(신규 기능) — 답을 모르는 걸 환각하거나 무시하지 않고
open-questions.md에 질문으로 남긴다. Active/Answered/Stale 세 상태로 관리되며, 매 실행 시작·종료 시점에 에이전트가 이 파일을 확인·갱신한다. 사람이 직접 편집해도 다음 실행에 반영된다. - Wiki brief → INSTRUCTIONS.md — 온보딩에서 편집한 시스템 프롬프트 격 텍스트가
INSTRUCTIONS.md로 영속화되고, 언제든 재편집 가능하며 매 실행마다 최신본을 읽는다. - 지원 커넥터(2026-07 시점) — Local Git repository, Notion, Gmail, Web Search(Tavily), Hacker News, X/Twitter. Slack 등 추가 예정이며 기능 요청은 GitHub 이슈로 받는다.
등장한 사람·조직·키워드
Brace(LangChain, 발표자), LangChain, OpenWiki Personal Brains, OpenWiki Code Brain(기존 기능), Notion, X/Twitter, Gmail, Tavily(Web Search), Hacker News, LangSmith, GPT-5.5, pmset(macOS 절전 스케줄링), Excalidraw(다이어그램 툴), github.com/langchain-ai/openwiki.
원문 인용 모음
- [00:01] “What’s up everyone? It’s Brace for LangChain and today I’m really excited to announce OpenWiki personal brains.”
- [00:43] “This wiki brief is like a prompt. You could think of this as the instructions that you’ll provide to the agent every time it generates or updates your memory so it knows what to focus on, what to ignore, and some more about you.”
- [01:35] “If you don’t do this and you close or turn your computer off before you go to bed and your OpenWiki update job runs overnight, it won’t actually run.”
- [04:43] “The memory in ChatGPT or Claude is designed to be reactive… it can’t be proactive. So it doesn’t go out to discover things about you or your interests automatically.”
- [05:02] “With OpenWiki memory, it’s complimentary to these existing memory systems because it will go out and proactively look in all the sources you’ve connected.”
- [06:19] “We’ve decided to make this sequential because it’s a little bit easier on the agent’s context if it’s doing them one at a time instead of all at once.”
- [07:16] “Instead of just skipping over them or making up information… it added them to the open questions file where the agent can then come back to later when and if it finds the answer.”
- [08:20] “Instead of adding an OpenWiki directory in the root of your repo, we add it in the root of your computer because it should be accessible to every single agent session that you run on your machine.”
- [09:47] “You can all go try this out now for free using our open source agent, OpenWiki. And of course, the existing OpenWiki code brain is still there unchanged with lots more coming soon.”
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