기업 자료실에 PDF 보고서 수천 개가 쌓여 있다고 가정해보자. 대부분의 핵심은 본문 텍스트가 아니라 표, 차트, 다이어그램에 들어 있다. 매출 추이, 시장 점유율, 시스템 구조도 — 이런 것들은 이미지로 박혀 있어 키워드 검색에 잡히지 않는다. 사람이 PDF를 한 장씩 넘기며 눈으로 찾는다. 지금까지 AI 검색도 이 한계를 그대로 물려받았다. 5월 5일 구글이 공개한 Gemini API의 File Search 업데이트는 이 벽을 일부 허문다. PDF 안 이미지·차트를 별도 처리 없이 같은 검색에 통합한다는 것이 핵심이다. ...
늘어나는 호흡, 늙어가는 인덱스 에이전트 한 번 돌릴 때 도구 호출이 5번에서 끝나던 시절은 지났다. 코딩 에이전트, 리서치 에이전트, 트레이딩 에이전트는 수십~수백 단계의 도구 호출을 한 세션에서 이어 간다. 이런 흐름을 long-horizon agent(한 작업을 수백 턴까지 끌고 가는 에이전트)라고 부른다. 문제는 길어지는 호흡과 그 에이전트가 의지하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, LLM이 외부 지식 베이스에서 검색해 답변에 반영하는 패턴) 인덱스의 갱신 주기 사이에 점점 큰 간극이 생긴다는 점이다. 코드베이스가 매일 수백 커밋씩 바뀌는데 인덱스는 새벽에 한 번 풀 리빌드만 한다면, 에이전트는 자기 분야의 어제 지식으로 오늘 일을 처리하게 된다. ...