Meta Engineering에서 발표한 이 글은 조직 내 전문가들의 암묵적인 지식을 체계적으로 보존하고 활용할 수 있는 AI 에이전트 구축 방법에 대해 설명하고 있습니다. 많은 대규모 조직에서 전문가의 핵심 지식이 문서화되지 않은 채 개인의 머릿속에만 머물러 있어 발생하는 비효율성을 해결하기 위한 솔루션입니다. 이 시스템은 지식 구조(Knowledge Architecture)와 추론 방식(Recipes)을 분리하여, 모델 재학습 없이도 전문가의 피드백을 통해 지식을 지속적으로 업데이트하는 'Self-improvement loop'를 갖추고 있습니다. 이를 통해 전문가들은 반복적인 질문에 답하는 대신 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있으며, 조직의 지식은 개인의 머릿속이 아닌 시스템 속에 영구적으로 축적되어 누구나 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 됩니다.