Yamu

만들고 있는 이유

하루의 할 일, 장기 목표, 공부한 내용, 개발 중인 프로젝트는 서로 영향을 주는데 보통은 서로 다른 앱과 대화 안에 흩어집니다. AI에게 그때그때 질문하면 도움은 받을 수 있지만, 지난 결정과 맥락이 다음 판단으로 자연스럽게 이어지기는 어렵습니다.

Yamu는 이 문제에서 시작했습니다. 목표를 세우고, 시간을 쓰고, 프로젝트를 만들고, 배우고, 그 과정에서 남은 맥락을 다시 꺼내 쓸 수 있는 개인 운영체제를 만들고 있습니다.

다만 AI가 사람의 삶을 대신 결정하는 시스템을 만들고 싶지는 않았습니다. 무엇을 중요한 사실로 남길지, 어떤 행동을 허용할지, 언제 외부에 영향을 주는 일을 실행할지는 결국 사용자가 결정해야 합니다. Yamu에서 AI는 모든 것을 아는 주체가 아니라, 필요한 순간에만 일을 맡는 교체 가능한 전문 도구입니다.

기억이 많다고, 더 잘 이해하는 것은 아니다

AI와 대화한 기록을 전부 넣으면 맥락을 잘 이해할 것 같지만, 실제로는 중요한 결정과 일시적인 생각이 섞여 판단이 흐려집니다. 그래서 Yamu는 대화 기록, 장기 기억, 이번 작업을 위한 컨텍스트를 서로 다른 것으로 봅니다.

기억에는 출처와 확인 상태를 남깁니다. 사용자가 확인한 사실, 외부에서 관찰한 정보, AI가 제안한 추론, 아직 검토 중인 가설은 같은 무게로 다루지 않습니다. 모델이 그럴듯하게 말한 내용도 확인되기 전에는 제안일 뿐입니다.

작업할 때는 전체 기억을 모델에 넣지 않고, 목적·프로젝트·시간·민감도·현재 작업 범위로 필요한 내용만 좁혀 전달합니다. 덕분에 AI가 과거의 내용을 참고할 수 있으면서도, 오래된 말이나 무관한 개인 정보가 현재의 답을 지배하지 않게 만들고 있습니다.

편리함보다, 사용자의 권한을 먼저 둔다

Yamu는 로컬 우선으로 설계합니다. 지속되는 개인 상태는 먼저 내 컴퓨터 안에서 관리하고, 외부 서비스가 필요할 때만 좁은 권한을 가진 어댑터로 연결합니다.

AI가 계획을 제안하거나 개발 작업을 준비할 수는 있습니다. 하지만 메시지를 보내거나, 일정·구매·외부 계정을 바꾸는 일처럼 되돌리기 어렵거나 외부에 영향을 주는 행동은 명시적인 승인 경로를 지나야 합니다. 모델의 자신감이 높다고 권한이 커지는 구조도 아닙니다.

이 원칙은 단순한 안전장치가 아니라 제품의 태도라고 생각합니다. 좋은 도구는 사용자를 대신해 삶을 정리하는 도구가 아니라, 사용자가 더 분명한 근거로 자기 삶을 이끌 수 있게 돕는 도구여야 합니다.

AI는 판단을 돕고, 코어는 약속을 지킨다

구조도 이 철학을 그대로 따릅니다. Rust로 만든 Personal Core는 목표, 기억, 권한, 일정, 지속 상태처럼 바뀌면 안 되는 약속을 관리합니다. TypeScript Intelligence는 모델 호출, 컨텍스트 구성, 전문 에이전트 연결을 맡지만 개인의 사실을 확정하거나 권한을 우회할 수 없습니다.

예를 들어 개발 작업에서 Codex는 코드를 만드는 전문 도구로 일할 수 있습니다. 그 전에 Core가 작업 범위와 허용된 권한, 반드시 지켜야 하는 규칙, 필요한 프로젝트 맥락을 묶어 전달합니다. 작업이 끝나도 AI의 결과가 바로 지식이나 규칙이 되지는 않습니다. 결과와 근거를 남기고, 검토한 뒤에만 다음 작업에서 쓸 수 있는 기억이나 규칙으로 승격합니다.

이렇게 하면 AI를 쓸수록 대화가 쌓여서 통제하기 어려워지는 대신, 검토 가능한 경험과 결정이 조금씩 축적됩니다. 저는 AI 시대의 개인 도구가 이런 방식으로 성장해야 한다고 생각합니다.

지금 구현하고 있는 것

현재는 화려한 화면을 먼저 만들기보다, 개인 운영체제가 신뢰할 수 있으려면 필요한 가장 아래쪽의 기반부터 만들고 있습니다.

• 목표와 변경 이력을 로컬 SQLite에 안전하게 저장하는 Core
• 출처·확인 상태·범위를 가진 기억 후보와 검토 흐름
• 작업별로 필요한 기억과 규칙만 묶는 제한된 컨텍스트 구성
• 승인된 범위 안에서만 Codex 같은 개발 전문 도구를 실행하는 흐름
• 완료한 개발 작업에서 검토 가능한 학습 후보를 남기고, 확인 뒤에만 다음 작업에 활용하는 루프

아직은 개인용 데스크톱 화면을 모두 갖춘 제품이 아닙니다. 대신 한 번의 목표, 한 번의 실행, 한 번의 기억이 어떤 근거로 남고 다음 판단에 쓰이는지, 그 흐름을 차근차근 쌓고 있습니다. 나중에 더 많은 데이터가 들어오더라도 무작정 대화를 모으는 저장소가 아니라, 서로 연결된 생각의 기반이 되게 하기 위해서입니다.

모델 경쟁보다, 나만의 생각 지도를 만든다

저는 AGI에 가까워지는 길이 모델 자체를 계속 더 크게 만드는 데에만 있지는 않다고 생각합니다. 이미 뛰어난 모델에게 더 나은 도구와 정확한 맥락을 연결해 주는 일도 똑같이 중요합니다.

Yamu에서 만들고 싶은 것은 단순한 개인 데이터베이스가 아닙니다. 목표를 세운 이유, 중간에 했던 선택, 해결하지 못한 질문, 프로젝트의 구조, 실제로 해 본 결과와 그 뒤에 바뀐 생각이 출처와 함께 연결되는 나만의 생각 지도입니다.

데이터가 쌓일수록 이 지도는 단순히 과거를 검색하는 기능을 넘어서게 됩니다. AI가 다음 작업을 시작할 때 제가 무엇을 중요하게 생각하는지, 어떤 판단을 이미 내렸는지, 어디에서 막혔고 무엇을 배웠는지 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 매번 처음부터 저를 추측하는 AI가 아니라, 제가 남긴 근거 위에서 함께 다음 생각을 이어 가는 AI에 가까워집니다.

그래서 Yamu는 모델을 개선하는 프로젝트라기보다, 사람과 AI가 더 잘 생각하고 일할 수 있게 만드는 도구를 개선하는 프로젝트입니다. 개인의 경험이 쌓일수록 그 사람에게 더 맞는 맥락과 판단을 제공하고, 결국 더 단단한 나만의 AI를 만들어 갈 수 있다고 믿습니다. 다만 그 과정에서도 무엇을 기억하고 어떤 행동을 허용할지는 언제나 제가 결정합니다.