정보의 홍수 속에서 개인이 모든 것을 소화하기 어려운 시대에, AI 에이전트가 사용자의 '개인 인터넷'을 구축해주는 새로운 도구 'Stash'가 등장했습니다. 이 서비스는 사용자가 웹에서 접하는 모든 정보를 저장하고, 이를 바탕으로 AI가 개인화된 지식 라이브러리를 만들어 기존 AI 챗봇에 맥락을 제공하는 방식입니다. 이는 구글(Google)이 세상의 모든 정보를 정리하려 했던 것과 반대로, 개인에게 필요한 정보만을 정제하여 제공하는 접근법을 제시합니다.
Stash는 크롬(Chrome) 확장 프로그램을 통해 웹사이트, PDF 문서, 유튜브(YouTube) 영상, X(구 트위터) 게시물, 인스타그램(Instagram) 릴스, 심지어 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 AI 챗 기록까지 저장합니다. 중요한 점은 단순히 URL을 저장하는 것이 아니라, 콘텐츠 자체를 캡처하여 원본 링크가 사라져도 내용을 볼 수 있다는 것입니다. 이렇게 저장된 데이터는 개인 라이브러리에 축적되며, Stash는 이를 바탕으로 사용자가 자주 탐색하는 주제에 대한 'LLM 위키(wiki)'를 자동으로 구축합니다. 이 위키는 각 항목이 원본 페이지와 연결되어 있어 출처 확인도 용이합니다. 사용자는 별도의 새로운 챗봇을 사용할 필요 없이, 클로드, 챗GPT, 커서(Cursor) 등 기존에 사용하던 AI 에이전트가 Stash 라이브러리에 접근하여 개인화된 답변을 제공받을 수 있습니다.
이러한 개인화된 지식 라이브러리는 AI 연구 논문 홍수 속에서 핵심 정보를 파악하거나, 읽었던 기사와 책의 내용을 잊지 않고 실제 행동으로 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 시험 공부를 위한 자료 수집, 특정 산업 생태계나 시장 동향 파악 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Stash는 정보 과부하 문제를 해결하고, AI가 생성하는 방대한 텍스트(AI 슬롭) 속에서 가치 있는 정보를 선별하는 데 기여하며, 궁극적으로 AI 에이전트가 개인의 '생각 파트너'로서 더 깊이 있고 맥락적인 정보를 제공할 수 있도록 돕는 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이는 과거의 '공통 장부(Commonplace book)'처럼 개인의 지식을 축적하고 활용하는 현대적인 방법론을 제시합니다.