나는 보통 나에게 Agentic AI (Cursor, Claude Code, ChatGPT Codex, Gemini Cli) 활용법을 물어오는 사람에게 딱 두 가지를 명심하라고 한다. 이 두 가지를 활용해서 일하다 보면 결국 개개인의 수렴점은 모두 달라지기 때문이다.
그 중 첫번째는 바로 File System의 적극적인 활용이다. 컴퓨터과학의 위대한 산물 중 하나인 File System은 LLM 시대에 들어와서 장기 기억, 자연스러운 인터페이스, 그리고 모델에게 주어진 공간의 역할을 하면서 더욱더 중요해졌다. [1]
그렇다면 File System이 다시 중심 인터페이스로 떠오르는 시대에, 비정형 데이터베이스나 Vector DB를 만드는 회사들은 어디에 집중해야 할까. 단순히 RAG와 같은 retrieval layer에 머무르는 전략으로는 차별화를 만들기 어렵다. 검색과 저장 기능은 점점 범용 인프라로 규격화된 자원이 되고 있기 때문이다. 이런 것’만’ 만드는 회사는 금방 대체될 수 있다.
오히려 중요한 것은 Agent, File System, 그리고 Database 사이를 연결하는 memory platform을 만드는 일이다. Agent는 File System을 통해 자연스럽게 작업하고 기억을 남기지만, 데이터의 규모와 복잡성이 커질수록 파일 기반 구조만으로는 한계를 맞게 된다. 이때 필요한 것이 바로 File System 인터페이스와 데이터베이스 인프라를 연결하는 OS-like platform layer다. 이러한 계층은 Agent가 남기는 기억을 구조화하고, 검색하고, 진화시키는 규칙을 제공하며, 궁극적으로는 Agentic AI 시스템이 실제 서비스로 확장되는 기반이 된다.
결국 미래의 데이터 플랫폼은 database company가 아니라 memory operating system company가 될 가능성이 높다. Karpathy style로 말해보자면…
File System은 인터페이스로 승리하고,
Database는 인프라로 승리한다.
그리고 그 사이를 연결하는 것이 바로 Memory Platform이다.
[1] 파일시스템이 주목받는 이유, 11P by GN+, https://news.hada.io/topic?id=27320&utm_source=discord&utm_medium=bot&utm_campaign=12