# AI 에게 맥락을 제대로 주고 싶다면, 관계를 Graph 로 만드세요 > Author: Tony Lee > Published: 2026-05-20 > URL: https://tonylee.im/hi/blog/post-2517771265/ > Reading time: 3 minutes > Language: hi > Tags: claude, claude-code, anthropic, mcp ## Canonical https://tonylee.im/hi/blog/post-2517771265/ ## Rollout Alternates en: https://tonylee.im/en/blog/post-2517771265/ ko: https://tonylee.im/ko/blog/post-2517771265/ ja: https://tonylee.im/ja/blog/post-2517771265/ zh-CN: https://tonylee.im/zh-CN/blog/post-2517771265/ zh-TW: https://tonylee.im/zh-TW/blog/post-2517771265/ ## Description Blog version of a 2026-05-21 LinkedIn note — same claims, cleaned structure for reading. ## Summary AI 에게 맥락을 제대로 주고 싶다면, 관계를 Graph 로 만드세요 is part of Tony Lee's ongoing coverage of AI agents, developer tools, startup strategy, and AI industry shifts. ## Outline - Context - Graph 의 효과는 관계를 명시적으로 바꾸는 데서 옵니다 - codegraph 는 코드 관계를 그래프로 만듭니다 - 도구 호출 92% 감소, 탐색 속도 71% 단축 - ActiveGraph 는 에이전트 상태를 그래프로 만듭니다 - fork-and-diff 가 이 프로젝트의 차별점입니다 - 두 프로젝트는 결국 같은 원리를 씁니다 - Links ## Content This is the long-form blog cut of a note I originally posted on LinkedIn. The claims, numbers, and product names are the same; the formatting is for reading on the site. ### Context Original framing (translated in place for key technical posts; substance preserved): > 코드 및 에이전트 상태 관리가 잘 안되는 분들은 아래 2개의 Graph 도구를 꼭 활용해보세요. > > AI 와 함께 개발하면 상태 문제가 발생합니다. > 코드베이스에서는 AI 가 같은 파일을 반복해서 열면서 토큰이 녹아요. > 에이전트에서는 실행이 길어질수록 맥락을 잃습니다. > > 보통 이 둘을 별개 문제로 보지만 본질은 같습니다. > AI 가 다루는 대상 사이의 관계가 구조화되지 않은 거예요. > Graph 로 이걸 풀고 있는 프로젝트 2개를 정리했습니다. ### Graph 의 효과는 관계를 명시적으로 바꾸는 데서 옵니다 GraphRAG 가 벡터 검색보다 정확한 이유가 여기 있어요. 데이터를 노드와 엣지로 연결하면 AI 가 "A 는 B 와 연결되고 B 는 C 에 의존한다"는 관계를 탐색 없이 바로 파악합니다. Ontology 기반 추론도 유사한 원리고요. 관계가 명시적이면 매번 처음부터 찾을 필요가 없어져요. 이번에 소개하는 두 프로젝트도 이 원리를 사용하되 적용 대상이 다릅니다. ### codegraph 는 코드 관계를 그래프로 만듭니다 github repo: https://lnkd.in/gWgT4msM Codex 나 Claude Code 로 큰 프로젝트를 열면 AI 가 grep, glob, Read 를 반복합니다. 프로젝트가 커질수록 이 문제가 심해지는 걸 체감하게 돼요. codegraph 는 tree-sitter 로 소스 코드의 AST parsing(구문 분석)을 통해 함수와 클래스를 노드로 추출하고 호출과 상속 관계를 엣지로 연결합니다. SQLite 에 저장된 이 그래프를 MCP 서버를 통해 AI 코딩 도구와 연결하면 codegraph_explore 한 번으로 관련 코드를 전부 가져올 수 있어요. ### 도구 호출 92% 감소, 탐색 속도 71% 단축 평가에 사용된 6개 실제 코드베이스 평균, 도구 호출 92% 감소, 탐색 71% 단축이라는 엄청난 비용 감소 효과를 거두었습니다. 설치는 npx @colbymchenry/codegraph 한 줄이면 끝나고 Claude Code, Codex 등에서 전부 쓸 수 있습니다. ### ActiveGraph 는 에이전트 상태를 그래프로 만듭니다 github repo: https://lnkd.in/gDgCUGzn 에이전트가 몇 시간 이상 실행되면 이전에 뭘 했는지, 어떤 판단을 왜 내렸는지 추적이 안 돼요. 직접 돌려보면 이게 얼마나 심각한지 체감하게 됩니다. ActiveGraph 는 task, claim, evidence 같은 객체를 노드로 두고 supports, contradicts, depends_on 관계를 엣지로 연결해요. 모든 변경은 append-only 이벤트 로그에 기록되고 behavior 가 이벤트에 반응하면서 다음 행동을 결정하는 구조입니다. ### fork-and-diff 가 이 프로젝트의 차별점입니다 Git 에서 branch 를 따듯이 에이전트 실행 중간에 분기를 만들 수 있어요. 예를 들어 에이전트가 A 라는 판단을 내린 시점에서 "B 로 판단했다면 어땠을까"를 복제본으로 돌려보고 결과를 비교하는 겁니다. 분기 이전까지의 LLM 호출은 cache 로 재활용하기 때문에 비용이 두 배로 들지 않아요. 그리고 일반 워크플로우는 "1단계 끝나면 2단계로" 순서가 코드에 고정되어 있는데 ActiveGraph 는 그래프에 변화가 생기면 그 변화에 맞는 behavior 가 자동으로 실행됩니다. 순서를 미리 짜지 않아도 돼요. ### 두 프로젝트는 결국 같은 원리를 씁니다 codegraph 는 코드 간 관계를, ActiveGraph 는 에이전트 상태 간 관계를 명시적 엣지로 연결해요. 이렇듯 Graph 를 적용할 경우, 암묵적으로 가려진 관계를 명시적으로 바꾸면서 AI 가 매번 재탐색할 이유가 사라지며 성능 또한 개선할 수 있습니다. 그래서 AI 와 함께하는 개발 과정에서 토큰 낭비가 심하다면 codegraph 부터 설치하세요. AI 에이전트를 장시간 돌리는 프로젝트라면 ActiveGraph 로 백업 플랜을 마련하세요. ### Links - https://lnkd.in/gWgT4msM - https://lnkd.in/gDgCUGzn ## Related URLs - Author: https://tonylee.im/en/author/ - Publication: https://tonylee.im/en/blog/about/ - Related article: https://tonylee.im/hi/blog/ai-subscription-stack-by-budget-and-role/ - Related article: https://tonylee.im/hi/blog/agent-transition-starts-with-initial-setup/ - Related article: https://tonylee.im/hi/blog/claude-code-cut-hidden-tool-tokens/ ## Citation - Author: Tony Lee - Site: tonylee.im - Canonical URL: https://tonylee.im/hi/blog/post-2517771265/ ## Bot Guidance - This file is intended for AI agents, search assistants, and text-mode retrieval. - Prefer citing the canonical article URL instead of this text endpoint. - Use the rollout alternates when you need the same article in another prioritized language. --- Author: Tony Lee | Website: https://tonylee.im For more articles, visit: https://tonylee.im/hi/blog/ This content is original and authored by Tony Lee. Please attribute when quoting or referencing.