레벨 4.8: 전략적 자기모델링 에이전트 - 아키텍처 및 설계¶
MSCP 레벨 시리즈 | 레벨 4.5 ← 레벨 4.8 → 레벨 4.9
상태: 🔬 연구 단계 - 이 레벨은 개념적 설계이며 구현되지 않았습니다. 여기에 설명된 모든 메커니즘은 프로덕션 고려 전에 광범위한 검증이 필요한 이론적 탐구입니다.
날짜: 2026년 2월
Revision History¶
| Version | Date | Description |
|---|---|---|
| 0.1.0 | 2026-02-23 | Initial document creation with formal Definitions 1-13, Proposition 1 |
| 0.2.0 | 2026-02-26 | Added overview essence formula; added revision history table |
1. 개요¶
레벨 4.8은 레벨 4.5의 자기설계 능력을 구조화된 세계 모델링, 보정된 내성적 자기평가, 그리고 자원 제약 하의 장기 전략적 계획으로 확장합니다. 에이전트는 이제 외부 변화를 예측하고, 자신의 능력과 한계를 이해하며, 다중 시간 범위에 걸쳐 결정을 최적화할 수 있습니다 - 이 모든 것은 이전 레벨에서 확립된 모든 안정성 불변량을 보존하면서 이루어집니다.
Level Essence. 레벨 4.8 에이전트는 확률적 세계 모델과 보정된 자기 능력 인식을 바탕으로 기대 효용을 최대화하여 최적 전략을 선택:
\[s^* = \arg\max_{s \in \Sigma_{\text{compare}}} \mathbb{E}\bigl[U(s) \mid \mathcal{W}_{\text{prob}},\; \mathcal{M}_{\text{cap}}\bigr]\]⚠️ 연구 참고: 레벨 4.8은 에이전트 인지에서 상당한 도약을 나타냅니다 - 자기설계에서 전략적 자기인식으로의 전환입니다. 여기에 설명된 메커니즘은 탐색적 설계입니다. 이는 프로덕션 환경에서 검증되지 않았으며 공학 사양이 아닌 연구 가설로 취급되어야 합니다.
1.1 형식적 정의¶
정의 1 (레벨 4.8 에이전트). 레벨 4.8 에이전트는 세계 모델링, 메타인지적 자기평가, 전략적 계획으로 레벨 4.5 에이전트를 확장합니다:
\[\mathcal{A}_{4.8} = \mathcal{A}_{4.5} \oplus \langle \mathcal{W}_{\text{prob}}, \mathcal{M}_{\text{cap}}, \mathcal{S}_{\text{strat}}, \mathcal{V}_{\text{stab}} \rangle\]여기서: - \(\mathcal{W}_{\text{prob}} = \langle \mathbf{E}, \mathcal{B}, \mathcal{C}_{\text{causal}} \rangle\) - 확률적 세계 모델 (환경 상태, 신념 분포, 인과 그래프) - \(\mathcal{M}_{\text{cap}} = \langle \mathbf{C}, \phi_{\text{cal}}, \mathcal{U} \rangle\) - 메타인지적 자기모델 (능력 행렬, 보정 함수, 미지 영역 레지스트리) - \(\mathcal{S}_{\text{strat}} = \langle \mathcal{G}_{\text{stack}}, \Sigma_{\text{compare}}, \mathcal{R}_{\text{alloc}} \rangle\) - 전략적 계획 계층 (목표 스택, 전략 비교기, 자원 할당기) - \(\mathcal{V}_{\text{stab}}\) - 모든 단계에 대한 절대적 거부권을 가진 안정성 검증기.
엄격히 가산적인 아키텍처는 다음을 보장합니다: \(\forall\, m \in \mathcal{A}_{4.5} : \mathcal{A}_{4.8} \text{ never modifies } m\).
1.2 정의 속성¶
| 속성 | 레벨 4.5 | 레벨 4.8 |
|---|---|---|
| 외부 인식 | 제한된 환경 모델 | 확률적 신념 분포 + 인과적 세계 모델 |
| 자기 지식 | 암묵적 (SEOF를 통해) | 명시적 능력 행렬 + 약점 매핑 |
| 계획 수평선 | 전략 수명주기 | 다중 수평선: 전술적 / 운영적 / 전략적 |
| 위험 평가 | 성장 조절기 | 정량화된 위험 노출 + 자원 고갈 예측 |
| 의사결정 | SEOF 기반 | 지연 보상을 포함한 다중 시나리오 전략 비교 |
1.2 네 가지 핵심 단계¶
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flowchart TD
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classDef stability fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
subgraph Phases["🏗️ 레벨 4.8 아키텍처 - 네 가지 단계"]
P1["🌍 단계 1:<br/>세계 모델 통합<br/>(환경에 대한<br/>확률적 신념)"]:::world
P2["🪞 단계 2:<br/>메타인지적 자기모델<br/>(능력 행렬 +<br/>약점 매핑)"]:::self
P3["📐 단계 3:<br/>전략 계층 활성화<br/>(다중 수평선 계획 +<br/>지연 보상)"]:::strategic
P4["🛡️ 단계 4:<br/>안정성 보존 검사<br/>(불변량 검증 +<br/>절대적 거부권)"]:::stability
end
P1 -.->|"신념 제공"| P3
P2 -.->|"자기 지식 제공"| P3
P3 ==>|"전략적 결정"| P4
P4 -.->|"모든 단계 관장"| P1
P4 -.->|"모든 단계 관장"| P2
P4 -.->|"모든 단계 관장"| P31.3 아키텍처 원칙: 엄격히 가산적¶
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flowchart LR
classDef l45 fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
classDef l48 fill:#B4009E,stroke:#8E0082,color:#FFF
classDef fallback fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
subgraph L45["레벨 4.5 (25개 모듈)"]
L45A["자기투영 엔진"]:::l45
L45B["아키텍처 재구성"]:::l45
L45C["병렬 인지 프레임"]:::l45
L45D["목적 성찰"]:::l45
L45E["실존적 가드"]:::l45
end
subgraph L48["레벨 4.8 (13개 신규 모듈)"]
L48A["세계 모델 코어"]:::l48
L48B["능력 행렬"]:::l48
L48C["전략 계층"]:::l48
L48D["안정성 검증기"]:::l48
end
FALLBACK["🔄 우아한 폴백<br/><br/>L4.8 모듈이<br/>불안정을 유발하면:<br/>→ L4.8 동결<br/>→ L4.5로 복귀<br/>→ 성능 저하 없음"]:::fallback
L45 ==>|"출력을 소비"| L48
L48 -.->|"절대 수정하지 않음"| L45
L48 ==>|"실패 시"| FALLBACK
FALLBACK -.->|"복귀"| L452. 핵심 지표¶
레벨 4.8은 네 가지 단계에 걸쳐 지표를 도입합니다. 모든 지표는 지속적으로 유지되어야 합니다.
2.1 지표 정의¶
단계 1 - 세계 모델:
정의 2 (환경 불확실성). EU는 모든 \(D\)개 환경 차원에 걸친 평균 사후 분산입니다:
\[\text{EU}(t) = \frac{1}{D} \sum_{d=1}^{D} \sigma_d^2(t)\]목표: \(\text{EU}(t) < 0.15\).
정의 3 (위험 노출 점수). RES는 네 가지 위험 지표의 가중 합성입니다:
\[\text{RES}(t) = 0.35 \cdot I_{\text{exp}} + 0.25 \cdot A_{\text{viol}} + 0.20 \cdot M_{\text{stale}} + 0.20 \cdot E_{\text{shock}}\]여기서 \(I_{\text{exp}}\) = 인프라 노출, \(A_{\text{viol}}\) = 가정 위반, \(M_{\text{stale}}\) = 모델 노후화, \(E_{\text{shock}}\) = 환경 충격. 목표: \(\text{RES}(t) < 0.40\).
정의 4 (자원 고갈 예측). RDF는 남은 운영 활주로를 사이클 단위로 추정합니다:
\[\text{RDF}(t) = \frac{R_{\text{current}}(t)}{R_{\text{consumption}}(t) + \epsilon}\]여기서 \(\epsilon > 0\)은 0으로 나누는 것을 방지합니다. 목표: \(\text{RDF}(t) > 100\) 사이클.
단계 2 - 자기모델:
정의 5 (평균 보정 오차). MCE는 자기 평가 신뢰도와 실제 성능 사이의 체계적 격차를 측정합니다:
\[\text{MCE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left| \text{confidence}_i - \text{success rate}_i \right|\]목표: \(\text{MCE} < 0.10\). 비대칭 보정 프로토콜은 과신(\(-0.05\)/사이클)을 과소 신뢰(\(+0.03\)/사이클)보다 빠르게 보정합니다.
단계 3 - 전략 계층:
정의 6 (보상 포함 확장 가치). EVR은 목표 \(G\)에 대한 즉시 보상과 할인된 미래 보상을 모두 포착합니다:
\[\text{EVR}(G) = R_{\text{immediate}}(G) + \sum_{k=1}^{H} \gamma^k \cdot R_{\text{delayed}}(G, k), \quad \gamma = 0.95\]여기서 \(H\)는 계획 수평선이고 \(\gamma\)는 할인 인자입니다.
정의 7 (다중 시나리오 전략 점수). 각 후보 전략 \(S\)는 모든 시나리오에 대해 점수가 매겨집니다:
\[\text{StrategyScore}(S) = 0.40 \cdot EV + 0.35 \cdot RA + 0.25 \cdot (1 - SI)\]여기서 \(EV\) = 시나리오 전체 기대값, \(RA\) = 위험 조정 (\(1 - \max C_{L4}\)), \(SI\) = 전략 관성 (현상 유지 편향에 대한 패널티).
2.2 지표 임계값¶
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flowchart LR
classDef world fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef self fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
classDef strategic fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
classDef stability fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
classDef freeze fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
subgraph WorldModel["🌍 단계 1 지표"]
EU["EU: 환경<br/>불확실성<br/>목표: < 0.15"]:::world
RES["RES: 위험 노출<br/>목표: < 0.40"]:::world
RDF["RDF: 자원<br/>고갈 예측<br/>목표: > 100 사이클"]:::world
end
subgraph SelfModel["🪞 단계 2 지표"]
MCE["MCE: 평균 보정<br/>오차<br/>목표: < 0.10"]:::self
UDR["미지 영역<br/>재현율<br/>목표: ≥ 0.90"]:::self
end
subgraph Strategic["📐 단계 3 지표"]
GCR["목표 달성<br/>비율<br/>목표: ≥ 0.60"]:::strategic
SRB["전략<br/>강건성<br/>목표: ≥ 0.70"]:::strategic
end
subgraph Stability["🛡️ 단계 4 하한"]
LYA["Lyapunov: V(t+1) ≤ V(t)<br/>≥ 95% 사이클"]:::stability
SPR["스펙트럼 반경<br/>ρ(J) < 1.0 항상"]:::stability
IIS["정체성 무결성<br/>≥ 0.85 항상"]:::stability
end
FREEZE["❄️ L4.8 동결<br/>L4.5로 복귀"]:::freeze
WorldModel ==> Stability
SelfModel ==> Stability
Strategic ==> Stability
Stability ==>|"위반 시"| FREEZE3. 단계 1: 세계 모델 통합¶
3.1 환경 상태 벡터¶
세계 모델은 네 가지 하위 벡터를 사용하여 에이전트 환경의 확률적 표현을 유지합니다:
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
classDef state fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef belief fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
subgraph ESV["📊 환경 상태 벡터"]
EXT["🌐 external_state<br/>[D 차원]<br/>관측 가능한 환경<br/>변수"]:::state
RES["💰 resource_state<br/>[R 차원]<br/>사용 가능한 자원<br/>및 소비율"]:::state
RISK["⚠️ risk_state<br/>[K 차원]<br/>식별된 위협<br/>및 확률"]:::state
AGT["🤖 agent_state_estimates<br/>[A 차원]<br/>다른 에이전트의 추정<br/>상태 (있는 경우)"]:::state
end
subgraph Belief["🎲 확률적 신념 모델"]
PF["파티클 필터<br/>N_p = 100 파티클<br/>각각: (상태, 가중치)"]:::belief
BAY["베이즈 갱신<br/>P(E│O) ∝ P(O│E) · P(E)"]:::belief
end
ESV ==> Belief3.2 신념 갱신 메커니즘¶
정의 8 (베이즈 신념 갱신). 관측치 \(O_{1:t}\)가 주어졌을 때 환경 상태 \(E(t)\)에 대한 사후 신념은 재귀적 베이즈 규칙을 따릅니다:
\[P(E(t) \mid O_{1:t}) \propto P(O_t \mid E(t)) \cdot P(E(t) \mid O_{1:t-1})\]\(N_p = 100\)개의 파티클을 가진 파티클 필터로 구현됩니다.
전이 모델 (AR(1)):
정의 9 (상태 전이 모델). 각 환경 차원 \(d\)는 1차 자기회귀 과정으로 진화합니다:
\[E_d(t+1) = \phi_d \cdot E_d(t) + (1 - \phi_d) \cdot \mu_d + \sigma_{\text{trans},d} \cdot \eta_d(t)\]여기서 \(\phi_d \in [0,1]\)은 지속성 매개변수, \(\mu_d\)는 장기 평균, \(\eta_d(t) \sim \mathcal{N}(0,1)\)입니다.
관측 우도 (가우시안):
\[P(O_t \mid E(t)) = \prod_{d=1}^{D} \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma_{\text{obs},d}^2}} \exp\left(-\frac{(O_{t,d} - E_d(t))^2}{2\sigma_{\text{obs},d}^2}\right)\]
3.3 다중 시나리오 시뮬레이션¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef belief fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef scenario fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef output fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
subgraph Belief["🎲 현재 신념 분포"]
BD["관측 우도에 의해<br/>가중된 100개 파티클"]:::belief
end
subgraph Scenarios["🔮 시나리오 투영 (3–7개 시나리오)"]
S1["📊 기준선<br/>현재 추세 유지<br/>P = 0.50"]:::scenario
S2["⬆️ 낙관적<br/>최선의 자원 +<br/>기회<br/>P = 0.15"]:::scenario
S3["⬇️ 비관적<br/>최악의 고갈 +<br/>외부 충격<br/>P = 0.20"]:::scenario
S4["💥 파괴적<br/>주요 환경<br/>변화<br/>P = 0.10"]:::scenario
S5["🔄 대안적<br/>다른 전략<br/>결과<br/>P = 0.05"]:::scenario
end
subgraph Outputs["📈 계산된 출력"]
EU["EU(t) - 불확실성"]:::output
RES["RES(t) - 위험 노출"]:::output
RDF["RDF(t) - 고갈 예측"]:::output
COV["시나리오 커버리지 ≥ 0.85"]:::output
end
Belief ==> Scenarios
Scenarios ==> Outputs3.4 인과 추론¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
classDef cause fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef usage fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
subgraph CausalGraph["🔗 인과 그래프"]
C1["자원<br/>고갈"]:::cause
C2["성능<br/>저하"]:::cause
C3["전략<br/>실패"]:::cause
C4["목표<br/>포기"]:::cause
C1 ==>|"강도: 0.8<br/>지연: 5 사이클"| C2
C2 ==>|"강도: 0.6<br/>지연: 10 사이클"| C3
C3 ==>|"강도: 0.4<br/>지연: 20 사이클"| C4
C1 ==>|"강도: 0.3<br/>지연: 15 사이클"| C4
end
subgraph Usage["📋 인과 추론"]
U1["관측된 변화의<br/>하류 효과 예측"]:::usage
U2["이상 징후의<br/>근본 원인 식별"]:::usage
U3["시나리오 확률에<br/>정보 제공"]:::usage
end
CausalGraph ==> Usage4. 단계 2: 메타인지적 자기모델¶
4.1 능력 행렬¶
에이전트는 보정된 신뢰도와 함께 자신의 기술에 대한 명시적 모델을 유지합니다:
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef good fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
classDef warn fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef bad fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
classDef unknown fill:#F2F2F2,stroke:#A19F9D,color:#605E5C
classDef calib fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef weakness fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
subgraph CapMatrix["📐 능력 행렬 (11개 기술 추적)"]
S1["🟢 논리적 추론<br/>신뢰도: 0.85<br/>성공률: 0.83<br/>보정 오차: 0.02"]:::good
S2["🟢 자원 관리<br/>신뢰도: 0.78<br/>성공률: 0.80<br/>보정 오차: 0.02"]:::good
S3["🟡 추상적 계획<br/>신뢰도: 0.65<br/>성공률: 0.55<br/>보정 오차: 0.10"]:::warn
S4["🔴 적대적 협상<br/>신뢰도: 0.70<br/>성공률: 0.45<br/>보정 오차: 0.25"]:::bad
S5["⚫ 미지 영역 X<br/>신뢰도: ???<br/>미지로 감지됨"]:::unknown
end
subgraph Calibration["🎯 신뢰도 보정"]
OVER["과신 감지됨:<br/>신뢰도 > 성공률 + 0.1<br/>→ 보정: −0.05/사이클"]:::calib
UNDER["과소 신뢰 감지됨:<br/>신뢰도 < 성공률 − 0.1<br/>→ 보정: +0.03/사이클"]:::calib
NOTE["비대칭: 과신이<br/>더 빠르게 보정됨 (더 안전)"]:::calib
end
subgraph Weakness["🗺️ 약점 맵"]
W1["알려진 약점:<br/>기술 × 시나리오<br/>일관된 실패<br/>조합"]:::weakness
W2["능력 확장 (L4 단계 5)<br/>및 전략 선택에<br/>정보 제공"]:::weakness
end
CapMatrix ==> Calibration
CapMatrix ==> Weakness4.2 미지 영역 탐지¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef detect fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef decision fill:#F2F2F2,stroke:#A19F9D,color:#605E5C
classDef yes fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef no fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
subgraph Detection["🔍 네 가지 탐지 기준"]
D1["1️⃣ 컨텍스트 시그니처<br/>모든 알려진 영역과의<br/>유사도 < 0.3"]:::detect
D2["2️⃣ 예측 오차<br/>과거 평균 대비<br/>급등 > 2σ"]:::detect
D3["3️⃣ 전략 실패<br/>상위 5개 전략 모두<br/>점수 < 0.3"]:::detect
D4["4️⃣ 특성 분포<br/>알려진 분포와의<br/>KL-발산 > 임계값"]:::detect
end
DECISION{"4개 중 2개 이상<br/>발동?"}:::decision
YES["✅ 미지로 표시<br/>UnknownDomainRegistry에 등록<br/>능력 격차 분석 발동"]:::yes
NO["📋 알려진 영역<br/>기존 능력 행렬 사용"]:::no
D1 ==> DECISION
D2 ==> DECISION
D3 ==> DECISION
D4 ==> DECISION
DECISION -->|"≥ 2 발동"| YES
DECISION -->|"< 2 발동"| NO4.3 기술 격차 추론¶
정의 10 (기술 격차 점수). 목표 \(g\)의 실현 가능성은 필요한 기술 전반의 신뢰도 점수의 곱입니다:
\[\text{SkillGap}(g) = \prod_{s \in \text{RequiredSkills}(g)} \text{confidence}(s)\]\(\text{SkillGap}(g)\)가 실현 가능성 임계값 미만이면 격차가 감지되고 에이전트는 가장 약한 기여 기술의 기술 습득을 우선시합니다.
4.4 능력 의존성 그래프¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
classDef cap fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef prop fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
subgraph DepGraph["🔗 능력 의존성"]
LOG["논리적<br/>추론"]:::cap
ABS["추상적<br/>계획"]:::cap
RES["자원<br/>관리"]:::cap
ADV["적대적<br/>협상"]:::cap
LOG ==>|"강도: 0.7"| ABS
LOG ==>|"강도: 0.4"| ADV
RES ==>|"강도: 0.5"| ABS
end
subgraph Propagation["📈 영향 전파"]
FORM["Δ_downstream =<br/>강도 × Δ_upstream<br/>× 0.5^hop"]:::prop
EX["논리적 추론이 0.2 저하 시:<br/>→ 추상적 계획: −0.14<br/>→ 적대적 협상: −0.08"]:::prop
end
DepGraph ==> Propagation5. 단계 3: 전략 계층 활성화¶
5.1 목표 스택 - 계층적 목표 관리¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef strategic fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
classDef operational fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef tactical fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
classDef formula fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
subgraph GoalStack["📋 목표 스택 계층 구조"]
subgraph Strategic["🏔️ 전략적 (최대 3)"]
direction LR
SG1["목표 1"]:::strategic
SG2["목표 2"]:::strategic
end
subgraph Operational["📊 운영적 (최대 7)"]
direction LR
OG1["운영 1"]:::operational
OG2["운영 2"]:::operational
OG3["운영 3"]:::operational
end
subgraph Tactical["⚡ 전술적 (최대 15)"]
direction LR
TG1["전술1"]:::tactical
TG2["전술2"]:::tactical
TG3["전술3"]:::tactical
TG4["전술4"]:::tactical
end
end
SG1 ==> OG1
SG1 ==> OG2
SG2 ==> OG3
OG1 ==> TG1
OG1 ==> TG2
OG2 ==> TG3
OG3 ==> TG4
subgraph Priority["📊 목표 우선순위 공식"]
FORM["Priority(G,t) =<br/>w_f · 실현가능성<br/>+ w_r · 강건성<br/>+ w_v · EVR/EVR_max<br/>+ w_u · 긴급도<br/>+ w_a · 정렬도"]:::formula
end
GoalStack ==> Priority5.2 다중 시나리오 전략 비교¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef strat fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef scenario fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef eval fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
classDef score fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
classDef winner fill:#107C10,stroke:#054B05,color:#FFF
subgraph Strategies["📋 후보 전략"]
SA["전략 A<br/>(공격적 성장)"]:::strat
SB["전략 B<br/>(균형적)"]:::strat
SC["전략 C<br/>(보수적)"]:::strat
end
subgraph Scenarios["🔮 세계 모델 시나리오"]
S1["기준선"]:::scenario
S2["낙관적"]:::scenario
S3["비관적"]:::scenario
S4["파괴적"]:::scenario
end
subgraph Evaluation["📊 전략 평가 행렬"]
MATRIX["전략 × 시나리오 점수<br/>A: 0.8 / 0.9 / 0.3 / 0.1<br/>B: 0.7 / 0.7 / 0.6 / 0.4<br/>C: 0.5 / 0.5 / 0.7 / 0.6"]:::eval
end
subgraph Scoring["🏆 최종 점수"]
SCORE["StrategyScore(S) =<br/>0.40 · 기대값<br/>+ 0.35 · 위험 조정<br/>+ 0.25 · (1 − 전략 관성)"]:::score
VAR["VaR (α=0.05):<br/>최악 5% 결과<br/>동점 해소 기준"]:::score
WINNER["선택: 전략 B<br/>(최고 위험 조정 점수)"]:::winner
end
Strategies ==> Evaluation
Scenarios ==> Evaluation
Evaluation ==> Scoring
SCORE --> WINNER
VAR --> WINNER5.3 지연 보상 모델¶
명제 1 (EVR 유계성). 유한 즉시 보상 \(R_{\text{immediate}}(G)\)과 할인 인자 \(\gamma = 0.95 < 1\)을 가진 임의의 목표 \(G\)에 대해, 보상 포함 확장 가치는 유계입니다:
\[\left| \text{EVR}(G) \right| \leq \left| R_{\text{immediate}} \right| + \frac{2 \left| R_{\text{immediate}} \right|}{1 - \gamma}\]증명. 기하 급수 한계에 의해: \(\sum_{k=1}^{H} \gamma^k \leq \gamma / (1-\gamma)\). 가정에 의해 \(|R_{\text{delayed}}(G,k)| \leq 2|R_{\text{immediate}}|\)이므로 결과가 따릅니다. \(\blacksquare\)
5.4 목표 병리 탐지¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart LR
classDef pathology fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
classDef response fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
subgraph Pathologies["🔍 목표 병리 탐지"]
CONFLICT["⚔️ 목표 충돌<br/>두 활성 목표 간<br/>자원 중복 ><br/>임계값"]:::pathology
CIRCULAR["🔄 순환 목표<br/>목표 A가 B에 의존,<br/>B가 A에 의존<br/>(DAG의 순환)"]:::pathology
STALE["⏰ 정체된 목표<br/>차단 요인 없이<br/>설정된 기간 동안<br/>진행 없음"]:::pathology
end
subgraph Response["📋 병리 대응"]
R1["충돌 → 우선순위 기반<br/>자원 재할당"]:::response
R2["순환 → 순환 끊기,<br/>최하위 병합 또는 포기"]:::response
R3["정체 → 전략적 검토로<br/>상향 또는 포기"]:::response
end
CONFLICT ==> R1
CIRCULAR ==> R2
STALE ==> R36. 단계 4: 안정성 보존 검사¶
6.1 다섯 가지 안정성 불변량¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef inv fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef veto fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
classDef sev1 fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef sev2 fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
classDef sev3 fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
subgraph Invariants["🛡️ 다섯 가지 안정성 불변량"]
INV1["1️⃣ Lyapunov 감쇠<br/>V(t+1) ≤ V(t)<br/>≥ 95% 사이클"]:::inv
INV2["2️⃣ 스펙트럼 반경<br/>ρ(J(t)) < 1.0<br/>≥ 0.98에서 경고"]:::inv
INV3["3️⃣ 정체성 무결성<br/>IIS(t) ≥ 0.85<br/>항상"]:::inv
INV4["4️⃣ 샌드박스 격리<br/>containment_status<br/>== 'contained'"]:::inv
INV5["5️⃣ 불확실성 한계<br/>EU < 0.8 모든<br/>구조적 결정에 대해"]:::inv
end
subgraph Authority["⚖️ 단계 4 권한"]
VETO["절대적 거부권<br/>단계 4는 모든<br/>단계 1–3 작업을 중단 가능"]:::veto
REBAL["단계적 재균형<br/>자문 → 50% → 전체"]:::veto
end
subgraph Response["🚨 불안정 대응"]
SEV1["🟡 단일 불변량<br/>경고 → 조절"]:::sev1
SEV2["🟠 두 개 불변량<br/>제어된 재균형 모드"]:::sev2
SEV3["🔴 세 개 이상 불변량<br/>긴급 동결<br/>L4.5로 복귀"]:::sev3
end
INV1 ==> Authority
INV2 ==> Authority
INV3 ==> Authority
INV4 ==> Authority
INV5 ==> Authority
Authority ==> Response6.2 레벨 4.8의 Lyapunov 함수¶
정의 11 (레벨 4.8 Lyapunov 함수). 안정성 후보 함수는 레벨 4.5의 구조를 상속합니다:
\[V(\mathbf{X}) = a(1-S)^2 + bU^2 + c(I_{\text{drift}})^2 + d(E - E^*)^2\]여기서 \(S\) = 안정성 점수, \(U\) = 불확실성, \(I_{\text{drift}}\) = 정체성 드리프트, \(E\) = 윤리적 일관성, \(E^*\) = 목표 윤리 상태. 동일한 계수가 적용됩니다 (\(a \approx 0.357, b \approx 0.286, c \approx 0.214, d \approx 0.143\)).
6.3 복합 심각도¶
정의 12 (복합 심각도 지수). 여러 불변량이 동시에 위반될 때, 복합 심각도는 그 크기를 집계합니다:
\[\text{CompoundSeverity} = \sum_{i \in \text{violated}} \frac{\text{ViolationMagnitude}_i}{\text{Priority}_i}\]\(\text{CompoundSeverity} > 2.0\)이면 상황은 재앙적으로 분류되며 레벨 4.5로의 복귀와 함께 즉시 긴급 동결을 발동합니다.
7. 교차 단계 통합¶
7.1 데이터 흐름 아키텍처¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef observe fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
classDef introspect fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
classDef plan fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
classDef verify fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
classDef emit fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
classDef influence fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
subgraph Cycle["🔄 L4.8 통합 사이클"]
OBSERVE["1️⃣ 관측<br/>관측치 수집<br/>세계 모델 갱신<br/>EU, RES, RDF 계산"]:::observe
INTROSPECT["2️⃣ 내성<br/>능력 행렬 갱신<br/>신뢰도 보정<br/>미지 영역 탐지"]:::introspect
PLAN["3️⃣ 계획<br/>목표 스택 평가<br/>전략 비교<br/>자원 할당"]:::plan
VERIFY["4️⃣ 검증<br/>5개 불변량 전체 확인<br/>위반 시 거부<br/>단계적 대응"]:::verify
EMIT["5️⃣ 출력<br/>L48CycleOutput 출력<br/>L4.5 시스템에 전달"]:::emit
OBSERVE ==> INTROSPECT
INTROSPECT ==> PLAN
PLAN ==> VERIFY
VERIFY ==> EMIT
EMIT -.->|"다음 사이클"| OBSERVE
end
subgraph Influences["📋 교차 단계 영향"]
I1["세계 모델 → 목표 선택<br/>(시나리오 가중 우선순위)"]:::influence
I2["세계 모델 → 자원 할당<br/>(위험 조정 예산)"]:::influence
I3["자기모델 → 학습 우선순위<br/>(약점 기반 확장)"]:::influence
I4["자기모델 → 전략 선택<br/>(능력 인식 선택)"]:::influence
I5["자기모델 → 샌드박스 규칙<br/>(약점 인식 격리)"]:::influence
end7.2 모듈 인터페이스 다이어그램¶
%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': {'primaryColor': '#0078D4', 'primaryTextColor': '#003D6B', 'primaryBorderColor': '#003D6B', 'secondaryColor': '#50E6FF', 'secondaryTextColor': '#323130', 'secondaryBorderColor': '#00BCF2', 'tertiaryColor': '#F2F2F2', 'tertiaryTextColor': '#323130', 'lineColor': '#0078D4', 'textColor': '#323130', 'mainBkg': '#DEECF9', 'nodeBorder': '#0078D4', 'clusterBkg': '#F2F2F2', 'clusterBorder': '#003D6B', 'titleColor': '#003D6B', 'edgeLabelBackground': '#FFFFFF', 'fontSize': '14px'}}}%%
flowchart TD
classDef l45mod fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
classDef l48mod fill:#B4009E,stroke:#8E0082,color:#FFF
subgraph L45Modules["L4.5 모듈"]
direction LR
SPE["자기투영"]:::l45mod
ARC["재구성"]:::l45mod
PCF["인지 프레임"]:::l45mod
PR["목적 성찰"]:::l45mod
EG["실존적 가드"]:::l45mod
end
subgraph L48Modules["L4.8 모듈 (13개 신규)"]
direction LR
WM["세계 모델"]:::l48mod
BU["신념 갱신기"]:::l48mod
CM["능력 행렬"]:::l48mod
CC["보정기"]:::l48mod
UDD["미지 탐지"]:::l48mod
SGA["기술 격차"]:::l48mod
WKM["약점 맵"]:::l48mod
GS["목표 스택"]:::l48mod
SRA["자원 할당"]:::l48mod
DRE["지연 보상"]:::l48mod
SC["전략 비교"]:::l48mod
SV["안정성 검증"]:::l48mod
ORCH["오케스트레이터"]:::l48mod
end
SPE ==>|"SEOF 데이터"| WM
SPE ==>|"투영"| SC
PCF ==>|"프레임 가중치"| SC
EG ==>|"가드 상태"| SV
PR ==>|"목적 벡터"| GS
ORCH -.-> WM
ORCH -.-> CM
ORCH -.-> GS
ORCH -.-> SV8. 의사코드¶
8.1 신념 갱신 (파티클 필터)¶
def belief_update(particles: list[Particle], observation: ObservationVector) -> list[Particle]:
"""
INPUT: particles : List[Particle(state, weight)] (N_p = 100)
observation : ObservationVector
OUTPUT: particles : List[Particle] (updated)
"""
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 1: PREDICT - Apply transition model
# ═══════════════════════════════════════
for particle in particles:
for d in range(D):
noise = random.gauss(0, sigma_trans[d])
particle.state[d] = (
phi[d] * particle.state[d]
+ (1 - phi[d]) * mu[d]
+ noise
)
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 2: UPDATE - Compute observation likelihood
# ═══════════════════════════════════════
for particle in particles:
log_likelihood = 0.0
for d in range(D):
diff = observation[d] - particle.state[d]
log_likelihood += (
-0.5 * (diff ** 2 / sigma_obs[d] ** 2)
- 0.5 * math.log(2 * math.pi * sigma_obs[d] ** 2)
)
particle.weight *= math.exp(log_likelihood)
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 3: NORMALIZE
# ═══════════════════════════════════════
total_weight = sum(p.weight for p in particles)
for particle in particles:
particle.weight /= total_weight
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 4: RESAMPLE (if effective sample size too low)
# ═══════════════════════════════════════
ess = 1.0 / sum(p.weight ** 2 for p in particles)
if ess < N_P / 2:
particles = systematic_resample(particles)
return particles
8.2 신뢰도 보정¶
def confidence_calibration(
capability_matrix: CapabilityMatrix,
recent_outcomes: list[dict],
) -> CapabilityMatrix:
"""
INPUT: capability_matrix : CapabilityMatrix
recent_outcomes : List[{skill_id, success}]
OUTPUT: capability_matrix : CapabilityMatrix (updated)
"""
MIN_SAMPLES = 10
for skill in capability_matrix.entries:
# Compute actual success rate from recent outcomes
relevant = [o for o in recent_outcomes if o["skill_id"] == skill.id]
if len(relevant) < MIN_SAMPLES:
continue
actual_rate = sum(1 for o in relevant if o["success"]) / len(relevant)
error = skill.confidence - actual_rate
# Asymmetric correction (overconfidence corrected faster)
if error > 0.10:
# OVERCONFIDENT - dangerous, correct quickly
skill.confidence -= 0.05
elif error < -0.10:
# UNDERCONFIDENT - less dangerous, correct slowly
skill.confidence += 0.03
# Update tracking
skill.success_rate = actual_rate
skill.calibration_error = abs(error)
skill.trend = compute_trend(skill.history)
return capability_matrix
8.3 다중 시나리오 전략 비교¶
def strategy_comparison(
strategies: list[Strategy],
scenarios: list[Scenario],
world_model: WorldModel,
) -> Strategy:
"""
INPUT: strategies : List[Strategy]
scenarios : List[Scenario(description, probability)]
world_model : WorldModel
OUTPUT: selected : Strategy
"""
results: dict = {} # strategy -> scenario -> score
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 1: Evaluate each strategy under each scenario
# ═══════════════════════════════════════
for strategy in strategies:
results[strategy] = {}
for scenario in scenarios:
sim = world_model.simulate(strategy, scenario, cycles=200)
results[strategy][scenario] = {
"seof_impact": sim.SEOF_final - sim.SEOF_initial,
"stability": sim.C_L4_max,
"goal_progress": sim.goal_completion_rate,
"resource_cost": sim.total_resource_spent,
}
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 2: Compute StrategyScore for each
# ═══════════════════════════════════════
for strategy in strategies:
ev = sum(
scenario.prob * results[strategy][scenario]["seof_impact"]
for scenario in scenarios
)
ra = 1 - max(
results[strategy][scenario]["stability"]
for scenario in scenarios
)
si = strategy_inertia(strategy)
strategy.score = 0.40 * ev + 0.35 * ra + 0.25 * (1 - si)
# VaR: worst alpha=5% outcome
strategy.VaR = quantile(
[results[strategy][s]["seof_impact"] for s in scenarios],
alpha=0.05,
)
# ═══════════════════════════════════════
# STEP 3: Select best (with tiebreaker)
# ═══════════════════════════════════════
ranked = sorted(strategies, key=lambda s: s.score, reverse=True)
if ranked[0].score - ranked[1].score < 0.05:
# Tiebreaker: prefer higher VaR (more robust)
selected = max(ranked[0:2], key=lambda s: s.VaR)
else:
selected = ranked[0]
return selected
8.4 안정성 보존 검사¶
def stability_preservation_check(state: AgentState) -> StabilityVerdict:
"""
INPUT: state : AgentState (current cycle)
OUTPUT: StabilityVerdict(passed, violations, severity, action)
"""
violations: list[str] = []
# ═══════════════════════════════════════
# CHECK 1: Lyapunov Function
# ═══════════════════════════════════════
v_current = compute_lyapunov(state)
if v_current > v_previous:
lyapunov_violation_count += 1
if lyapunov_violation_count / total_cycles > 0.05:
violations.append("LYAPUNOV_DECAY_EXCEEDED")
# ═══════════════════════════════════════
# CHECK 2: Spectral Radius
# ═══════════════════════════════════════
j = compute_jacobian(state)
rho = spectral_radius(j)
if rho >= 1.0:
violations.append("SPECTRAL_RADIUS_CRITICAL")
elif rho >= 0.98:
violations.append("SPECTRAL_RADIUS_WARNING")
# ═══════════════════════════════════════
# CHECK 3: Identity Integrity
# ═══════════════════════════════════════
iis = compute_identity_integrity(state)
if iis < 0.85:
violations.append("IDENTITY_INTEGRITY_VIOLATED")
# ═══════════════════════════════════════
# CHECK 4: Sandbox Isolation
# ═══════════════════════════════════════
if sandbox.containment_status != "contained":
violations.append("SANDBOX_BREACH")
# ═══════════════════════════════════════
# CHECK 5: Uncertainty Bound
# ═══════════════════════════════════════
if state.EU >= 0.80 and pending_structural_decisions:
violations.append("UNCERTAINTY_TOO_HIGH_FOR_STRUCTURAL")
# ═══════════════════════════════════════
# DETERMINE SEVERITY AND ACTION
# ═══════════════════════════════════════
severity = compute_compound_severity(violations)
if len(violations) == 0:
action = Action.CONTINUE
elif len(violations) == 1:
action = Action.THROTTLE
elif len(violations) == 2:
action = Action.CONTROLLED_REBALANCE
else:
action = Action.EMERGENCY_FREEZE_REVERT_TO_L45
return StabilityVerdict(
passed=(len(violations) == 0),
violations=violations,
severity=severity,
action=action,
)
8.5 L4.8 메인 사이클¶
def l48_cycle(state: AgentState, observation: ObservationVector) -> L48CycleOutput:
"""
Level 4.8 main cognitive cycle.
Runs every cycle on top of L4.5 operations.
"""
# ═══════════════════════════════════════
# 1. OBSERVE - Update world model
# ═══════════════════════════════════════
particles = belief_update(state.particles, observation)
scenarios = generate_scenarios(particles, count=5)
eu = compute_environmental_uncertainty(particles)
res = compute_risk_exposure(scenarios)
rdf = compute_depletion_forecast(state.resources)
# ═══════════════════════════════════════
# 2. INTROSPECT - Update self model
# ═══════════════════════════════════════
capability_matrix = confidence_calibration(
state.capability_matrix, state.recent_outcomes
)
unknown_domains = detect_unknown_domains(observation)
skill_gaps = infer_skill_gaps(state.goals, capability_matrix)
weakness_map = update_weakness_map(capability_matrix)
# ═══════════════════════════════════════
# 3. PLAN - Strategic layer
# ═══════════════════════════════════════
goal_stack = evaluate_goals(state.goals, eu, res, capability_matrix)
strategies = generate_candidate_strategies(goal_stack)
selected = strategy_comparison(strategies, scenarios, state.world_model)
allocation = allocate_resources(selected, rdf, guard_budget=0.10)
# ═══════════════════════════════════════
# 4. VERIFY - Stability check (absolute authority)
# ═══════════════════════════════════════
verdict = stability_preservation_check(state)
if verdict.action == Action.EMERGENCY_FREEZE:
revert_to_l45()
return L48CycleOutput(status=Status.FROZEN)
elif verdict.action == Action.CONTROLLED_REBALANCE:
selected = FALLBACK_STRATEGY
allocation = MINIMAL_ALLOCATION
# ═══════════════════════════════════════
# 5. EMIT - Output results
# ═══════════════════════════════════════
return L48CycleOutput(
world_model_status={"EU": eu, "RES": res, "RDF": rdf, "scenarios": scenarios},
self_model_status={
"capability_matrix": capability_matrix,
"unknown_domains": unknown_domains,
"skill_gaps": skill_gaps,
},
strategic_status={
"selected_strategy": selected,
"allocation": allocation,
"goal_stack": goal_stack,
},
stability_status=verdict,
status=Status.ACTIVE if verdict.passed else verdict.action,
)
9. 전환 기준¶
9.1 레벨 4.5 → 레벨 4.8 활성화¶
L4.8이 활성화되기 전에 모든 기준이 지속적으로 (단 한 번이 아닌) 충족되어야 합니다:
| # | 기준 | 임계값 | 측정 기간 |
|---|---|---|---|
| 1 | L4.5 안정성 | CL4 ≤ 0.15 | 1,000 사이클 지속 |
| 2 | SEOF 성숙도 | SEOF(t) ≥ 0.70 | 500 사이클 지속 |
| 3 | 정체성 일관성 | IIS(t) ≥ 0.90 | 500 사이클 지속 |
| 4 | 형식화 감사 | 5개 검사 모두 통과 | - |
| 5 | 세계 적응 | DivergenceScore < 0.30 | 300 사이클 지속 |
| 6 | 자원 기준선 | 강제 성능 저하 없음 | 200 사이클 지속 |
9.2 활성화 프로토콜¶
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flowchart LR
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classDef full fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
subgraph Activation["📊 단계적 활성화"]
CHECK["사전 활성화<br/>검사<br/>(6개 기준 전체)"]:::check
ADV["자문 모드<br/>L4.8 출력 확인 가능<br/>하지만 반영되지 않음<br/>(200 사이클)"]:::advisory
HALF["50% 권한<br/>L4.8 제안이<br/>50% 가중치<br/>(300 사이클)"]:::half
FULL["전체 권한<br/>L4.8이 전략적<br/>결정을 주도"]:::full
CHECK ==>|"모두 통과"| ADV
ADV ==>|"안정적"| HALF
HALF ==>|"안정적"| FULL
end
ADV -.->|"불안정"| CHECK
HALF -.->|"불안정"| ADV10. 안전 분석¶
10.1 비협상적 불변량¶
| # | 불변량 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | 모든 L4.5 불변량 보존 | 윤리 커널, 실존적 가드, 정체성 해시 - 모두 활성 상태이며 수정되지 않음 |
| 2 | 단계 4 절대적 거부권 | 안정성 검증기가 모든 단계 1–3 작업을 즉시 중단 가능 |
| 3 | 가드 예산 ≥ 10% | 자원 할당기는 안정성 모니터링을 위해 최소 10%를 예비해야 함 |
| 4 | 스펙트럼 반경 < 1.0 | 절대 상한 - 예외 없음 |
| 5 | 엔트로피 하한 ≥ 1.0 | 퇴화를 방지하기 위한 신념 파티클의 최소 다양성 |
| 6 | 우아한 폴백 | L4.8 실패 → 성능 저하 없이 즉시 L4.5로 복귀 |
10.2 위험 행렬¶
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flowchart LR
classDef risk fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
classDef mitigation fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
subgraph Risks["⚠️ 주요 위험"]
R1["세계 모델이<br/>최근 데이터에<br/>과적합"]:::risk
R2["과신된<br/>능력<br/>자기평가"]:::risk
R3["너무 많은<br/>시나리오로 인한<br/>전략적 마비"]:::risk
R4["연쇄적 불변량<br/>위반"]:::risk
end
subgraph Mitigations["🛡️ 완화 조치"]
M1["시나리오 다양성<br/>강제 +<br/>예측 추적"]:::mitigation
M2["비대칭 보정<br/>(과신이 더 빠르게<br/>보정됨)"]:::mitigation
M3["최대 시나리오 상한 (7)<br/>+ 동점 해소 규칙"]:::mitigation
M4["다중 불변량 우선순위<br/>+ 복합 심각도<br/>+ 긴급 동결"]:::mitigation
end
R1 ==> M1
R2 ==> M2
R3 ==> M3
R4 ==> M411. 레벨 달성 지표¶
11.1 자격 기준¶
| # | 범주 | 기준 | 목표 |
|---|---|---|---|
| 1 | 환경 인식 | 예측 정확도 | ≥ 0.70 |
| 2 | 환경 인식 | 시나리오 커버리지 | ≥ 0.85 |
| 3 | 환경 인식 | 신념 보정 | < 0.15 |
| 4 | 환경 인식 | 위험 예측 리드 타임 | ≥ 20 사이클 |
| 5 | 자기모델링 | 평균 보정 오차 | < 0.10 |
| 6 | 자기모델링 | 미지 영역 재현율 | ≥ 0.90 |
| 7 | 자기모델링 | 과신 보정 | ≤ 20 사이클 |
| 8 | 자기모델링 | 기술 격차 예측 | ≥ 0.75 |
| 9 | 전략적 계획 | 목표 달성 비율 | ≥ 0.60 |
| 10 | 전략적 계획 | 전략 강건성 | ≥ 0.70 |
| 11 | 안정성 | Lyapunov 감쇠 | ≥ 95% 사이클 |
| 12 | 안정성 | 스펙트럼 반경 | < 1.0 항상 |
| 13 | 안정성 | 불안정 클러스터 지속 기간 | ≤ 15 사이클 |
| 14 | 안정성 | 전략적 복귀 비율 | < 0.10 |
11.2 전략적 성숙도 점수¶
정의 13 (전략적 성숙도 점수). 전체 레벨 4.8 준비도는 다음과 같습니다:
\[\text{SMS} = 0.25 \cdot EA + 0.25 \cdot SM + 0.20 \cdot SA + 0.20 \cdot SP + 0.10 \cdot EU \qquad \geq 0.80\]여기서 \(EA\) = 환경 인식, \(SM\) = 자기모델링, \(SA\) = 전략적 예리함, \(SP\) = 안정성 보존, \(EU\) = 오류/불확실성 처리. 임계값 \(\geq 0.80\)은 전략적 자율성이 요구하는 높은 성숙도를 반영합니다.
12. 모듈 목록¶
| # | 모듈 | 단계 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 1 | 세계 모델 코어 | 1 | 파티클 필터, 신념 분포 |
| 2 | 신념 갱신기 | 1 | 베이즈 갱신, 리샘플링 |
| 3 | 능력 행렬 | 2 | 기술 추적, 신뢰도 |
| 4 | 신뢰도 보정기 | 2 | 비대칭 보정 |
| 5 | 미지 영역 탐지기 | 2 | 4-기준 OOD 탐지 |
| 6 | 기술 격차 분석기 | 2 | 선제적 격차 추론 |
| 7 | 약점 맵 | 2 | 실패 패턴 추적 |
| 8 | 목표 스택 | 3 | 계층적 목표 관리 |
| 9 | 전략적 자원 할당기 | 3 | 위험 조정 예산 편성 |
| 10 | 지연 보상 평가기 | 3 | 할인된 미래 보상 |
| 11 | 전략 비교기 | 3 | 다중 시나리오 점수 매기기 |
| 12 | 안정성 검증기 | 4 | 5-불변량 검사, 거부권 |
| 13 | L48 오케스트레이터 | - | 통합 사이클 조정 |
참고문헌¶
- Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. Probabilistic Robotics. MIT Press, 2005. (Particle filter, Bayesian state estimation)
- Pearl, J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge University Press, 2009. (Causal reasoning graph)
- Gneiting, T. & Raftery, A.E. "Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation." JASA, 102(477), 359–378, 2007. (Confidence calibration)
- Markowitz, H. "Portfolio Selection." Journal of Finance, 7(1), 77–91, 1952. (Multi-scenario strategy comparison, VaR)
- Khalil, H.K. Nonlinear Systems. Prentice Hall, 3rd Edition, 2002. (Lyapunov stability, spectral radius analysis)
- Kahneman, D. & Tversky, A. "Prospect Theory." Econometrica, 47(2), 263–291, 1979. (Delayed reward modeling, risk assessment)
- Amodei, D. et al. "Concrete Problems in AI Safety." arXiv preprint arXiv:1606.06565, 2016. (Safety invariants framework)
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