ktp Platform
ktp 지식 인프라
흩어진 지식을 자산으로, 개인의 통찰을 조직의 역량으로.
Problem
LLM 대화의 지식은 사라진다
LLM과의 작업에서 생성된 지식은 각 대화창 안에 갇혀 사라집니다. 새 대화를 시작하면 맥락은 리셋되고, 매번 같은 배경을 다시 설명해야 합니다. 다른 LLM으로 옮기면 더욱 처음부터입니다. 기존 노트 앱이나 위키로는 이 문제를 해결할 수 없습니다. 사용자가 수동으로 지식을 분류하고 연결하는 방식은 유지 비용이 축적 가치를 초과합니다.
Solution
블루에이전트의 접근
ktp는 사용자의 LLM 뒤에서 작동하는 백엔드 인프라입니다. 사용자는 자기 LLM과 평소대로 대화하다가 '정리해줘' 수준의 명령만 내리면, 시스템 에이전트가 지식을 추출·분류·연결하여 축적합니다. 새 대화에서 과거 맥락이 자동으로 소환되고, 개인이 쌓은 지식은 개인 자산으로 관리되고, 익명화되어 집단 허브에 기여됩니다.
Architecture
시스템 아키텍처
Features
주요 기능
LLM 중립
Claude, GPT, 로컬 모델 등 어떤 LLM이든 MCP로 연결됩니다. 특정 LLM 공급자에 종속되지 않습니다.
자동 지식 구조화
사용자는 '정리해줘'만 말하면 됩니다. 카테고리 선택, 태그 지정, 관계 연결은 시스템 에이전트가 담당합니다.
4층 공개 모델
완전 비공개 금고 → 평가자 1:1 공개 → 자발적 프로젝트 공개 → 허브 자동 기여. 사용자가 공개 범위를 통제합니다.
해시 체인 증명력
이벤트 소싱 + 해시 체인으로 '이 시점에 이 탐구가 실제로 존재했다'는 사실을 암호학적으로 증명합니다.
집단 지식 허브
개인이 쌓은 지식은 개인 자산으로 관리됩니다. 일반화 가능한 부분은 익명화되어 집단 허브에 기여되고, 정제된 허브 지식이 모두에게 돌아옵니다.
3개 경험 모드
진로 탐구(중고생), 포트폴리오(취준생), 업무(개발자·기업). 같은 백엔드 위에서 생애 주기에 따라 모드를 전환합니다.
Tech Stack
기술 스택
Process
도입 프로세스
VS Code에서 MCP 서버 URL 등록
5분
평소처럼 LLM과 작업
평상시
'정리해줘' 명령으로 지식 전달
즉시
새 대화에서 과거 맥락 자동 소환
자동
축적된 지식이 포트폴리오·증명으로
누적