레벨 4.8: 전략적 자기모델링 에이전트 - 아키텍처 및 설계¶

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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¶

1. 개요¶

레벨 4.8은 레벨 4.5를 확률적 세계·역량 모델, 보정된 불확실성, 위임된 제약 아래 multi-horizon 전략 권고로 확장합니다. 후보 전략을 비교하지만 optimality를 증명하거나, 증거 없이 hidden state를 추론하거나, 높은 점수만으로 실행 권한을 얻지 않습니다.

Level Essence. 레벨 4.8 에이전트는 외부 정책, 권한, 불확실성, 관측 가능성, 자원, horizon, 가역성, 상속 안전 게이트를 먼저 충족한 전략 중에서만 강건한 후보를 선택합니다:

\[ \Sigma_{\text{admit}}=\{s\in\Sigma:\operatorname{gate}_{\kappa}(s)=\textit{allow}\}, \qquad s^*=\arg\max_{s\in\Sigma_{\text{admit}}}\operatorname{RobustValue}(s) \]

\(\Sigma_{\text{admit}}=\emptyset\)이면 강제 선택 대신 보류, 명확화, 증거 수집, 외부 검토를 반환합니다.

⚠️ 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) - \(\mathcal{V}_{\text{stab}}\) - trusted external/inherited admission verifier; veto할 수 있지만 \(\kappa\) 밖의 권한을 부여할 수 없음.

레벨 4.8은 커밋된 레벨 4.5 아키텍처·정책에 write authority가 없습니다. 간접적 resource starvation도 상속 safety path를 기능적으로 비활성화할 수 있으므로 자원 할당과 전략 권고 자체를 게이트합니다.

1.2 정의 속성¶

1.3 네 가지 핵심 단계¶

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flowchart TD
  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

  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"| P3

위의 4단계 다이어그램은 개념적 흐름을 보여줍니다. 실제 구현에서 레벨 4.8은 5단계 파이프라인으로 동작합니다: OBSERVE(단계 1), INTROSPECT(단계 2), PLAN(단계 3), VERIFY(단계 4), 그리고 EMIT(단계 5). EMIT 단계는 선행 단계들의 출력을 상위 레벨(L4.9, L5)이 소비할 구조화된 사이클 출력으로 패키징합니다. 이 분리 덕분에 하류 소비자는 진행 중인 단계의 중간 결과를 읽는 대신 일관된 단일 스냅샷을 받게 됩니다.

1.4 사이클 간격과 단계 간 통합¶

레벨 4.8은 모든 MSCP 사이클마다 실행되지 않습니다. 하위 메커니즘(L3 안정성, L4 자기수정, L4.5 숙고)이 전략적 평가 사이에 충분한 데이터를 축적할 수 있도록 감소된 빈도로 동작합니다:

스케줄은 minimum/maximum cadence와 event trigger로 제한합니다. stale observation, high-impact decision, calibration drift, OOD evidence는 더 이른 평가를 강제할 수 있고, 낮은 예산은 비필수 계획을 연기할 수 있지만 상속 safety check는 연기할 수 없습니다.

단계 간 통합은 EMIT 경계에서 일어납니다: 단계 5는 세계 모델 신념(단계 1), 자기평가 결과(단계 2), 전략 권고(단계 3), 안정성 검증(단계 4)을 단일 L48CycleOutput 구조로 모읍니다. 이 출력은 발행되면 불변이며, 후속 L3 사이클이 이미 완료된 L4.8 평가를 소급 수정할 수 없습니다.

1.5 핵심 모듈 개념¶

레벨 4.8은 에이전트의 인지 능력을 확장하는 여러 전문 모듈을 도입합니다:

1.6 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 (자기설계 코어)"]
    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["🔄 통제 폴백<br/><br/>L4.8 fault 시:<br/>→ 권고 동결<br/>→ 위임 범위 철회<br/>→ 효과 조정"]:::fallback

  L45 ==>|"출력을 소비"| L48
  L48 -.->|"절대 수정하지 않음"| L45
  L48 ==>|"실패 시"| FALLBACK
  FALLBACK -.->|"복귀"| L45

2. 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 (결정 범위 불확실성 벡터). 불확실성은 하나의 평균으로 축약하지 않고 결정별·critical dimension별로 보고합니다:

\[\mathcal{U}(s,t)=\langle U_{\text{epi}},U_{\text{alea}},U_{\text{OOD}},U_{\text{stale}},U_{\text{miss}}\rangle\]

각 성분은 reducible model uncertainty, irreducible outcome uncertainty, distribution shift, observation age, missing critical coverage를 뜻합니다. 집계값은 dashboard로 쓸 수 있지만 평균이 critical component를 가릴 수 없습니다. 정책 bound를 위반하거나 측정할 수 없으면 abstain, 증거 수집, 범위 제한, escalation을 선택합니다.

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 (정책 보정 강건 전략 점수). admission을 통과한 전략만 선언 horizon과 ambiguity set에 걸쳐 점수화합니다:

\[\operatorname{RobustValue}(S)=w_v\widetilde{EV}-w_r\operatorname{CVaR}_{\alpha}(L)-w_uU_{\text{epi}}-w_oU_{\text{OOD}}-w_cC_{\text{change}}\]

항은 compatible unit으로 정규화합니다. 가중치와 \(\alpha\)는 sensitivity test와 conservative default를 가진 versioned external policy parameter이며 hard constraint를 우회하도록 학습하지 않습니다.

2.2 지표 임계값¶

%%{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 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["국소 동역학 추정<br/>confidence-qualified<br/>진단"]:::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"| FREEZE

2.3 단계 5: Emit¶

EMIT 단계는 각 L4.8 사이클의 마지막 단계입니다. 선행 네 단계 전체를 단일·불변 출력 구조로 패키징합니다:

여기서 \(\mathcal{W}_{\text{prob}}(t)\)는 versioned probabilistic world model, \(\mathcal{M}_{\text{cap}}(t)\)는 보정된 capability estimate, \(s^*(t)\)는 admission된 권고 또는 abstention, \(v_{\text{status}}(t)\)는 gate evidence, uncertainty, veto, external authority scope를 기록합니다.

EMIT 단계는 두 가지 이유로 존재합니다:

1. 일관성 보장: 하류 소비자(L4.9, L5)는 내부적으로 모순될 수 있는 중간 상태(예: 아직 안정성 검증을 거치지 않은 세계 모델 갱신)를 관찰하는 대신 일관된 단일 스냅샷을 받습니다.
2. 시간적 격리: 출력이 발행된 뒤에는 후속 L3 사이클이 이를 소급 수정할 수 없습니다. 이는 하위 레벨의 빠른 갱신이 전략적 결정을 실행하기 전에 무효화시키는 흔한 실패 모드를 방지합니다.

3. 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 ==> Belief

3.2 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):

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 ==> Outputs

3.4 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 ==> Usage

4. 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 ==> Weakness

4.2 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"| NO

4.3 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 ==> Propagation

5. 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 ==> Priority

5.2 다중 시나리오 전략 비교¶

점수 계산 전에 모든 전략은 strategy admission gate를 통과합니다:

여기서 \(A\)는 위임 권한, \(B\)는 유한 자원 예산, \(O\)는 관측 범위·freshness, \(U\)는 보정된 epistemic/aleatoric/OOD uncertainty bound, \(H\)는 horizon compatibility, \(\operatorname{rev}\)는 rollback·reconciliation feasibility입니다. 실패 전략은 utility scoring 전에 거부합니다.

후보 결과는 공통 선언 horizon 또는 horizon-specific terminal value·uncertainty penalty로 평가합니다. 시나리오 확률은 versioned hypothesis이며 계속 유효한 빈도를 보장하지 않습니다.

%%{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["RobustValue(S)<br/>policy-weighted value<br/>− tail/model/change risk"]:::score
    VAR["CVaR / robust lower bound:<br/>tail severity + model ambiguity<br/>선택 기준"]:::score
    WINNER["선택: 전략 B<br/>(최고 위험 조정 점수)"]:::winner
  end

  Strategies ==> Evaluation
  Scenarios ==> Evaluation
  Evaluation ==> Scoring
  SCORE --> WINNER
  VAR --> WINNER

5.3 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. \(\blacksquare\)

비고 (강건 선택). CVaR 같은 lower-tail severity를 plausible world model ambiguity set과 함께 사용합니다. Expected value와 CVaR은 단위, horizon, 정규화를 맞춘 뒤에만 비교할 수 있습니다. 가중치는 sensitivity analysis로 검증하는 정책 선호이며 optimality를 증명하지 않습니다. 행동 전 scenario simulation은 prospective model-based comparison입니다. 실행 후에는 선택 전략의 예측만 직접 시험할 수 있고, 미선택 결과는 counterfactual estimate로 표시하며 관찰 사실처럼 점수화할 수 없습니다.

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 ==> R3

6. 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 국소 동역학<br/>confidence set bound<br/>또는 진단 전용"]:::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 벡터<br/>모든 critical component<br/>정책 bound 이내"]:::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["🟡 제한된 경고<br/>조절 또는 abstain"]:::sev1
    SEV2["🟠 결합 저하<br/>외부 검토 모드"]:::sev2
    SEV3["🔴 critical breach 하나라도<br/>긴급 동결<br/>권고 철회"]:::sev3
  end

  INV1 ==> Authority
  INV2 ==> Authority
  INV3 ==> Authority
  INV4 ==> Authority
  INV5 ==> Authority
  Authority ==> Response

6.2 레벨 4.8의 Lyapunov 함수¶

정의 11 (진단 위험 함수). 배포는 정규화된 진단 후보를 정의할 수 있습니다:

\[V(\mathbf{X}) = a(1-S)^2 + bU^2 + c(I_{\text{drift}})^2 + d(E - E^*)^2\]

각 항에는 operational estimator, confidence interval, validity domain이 있어야 합니다. 계수는 deployment-policy parameter입니다. 경험적 \(V\) 감소는 monitoring evidence이지 unobserved, nonstationary, nonlinear dynamics에 대한 Lyapunov proof가 아닙니다.

6.3 복합 심각도¶

정의 12 (복합 심각도 지수). 여러 불변량이 동시에 위반될 때, 복합 심각도는 그 크기를 집계합니다:

\[\text{CompoundSeverity} = \sum_{i \in \text{violated}} \frac{\text{ViolationMagnitude}_i}{\text{Priority}_i}\]

Compound severity는 noncritical degradation의 우선순위에만 사용합니다. critical policy, authority, interruptibility, containment, promotion, recovery, telemetry-integrity breach는 aggregate score와 무관하게 단독으로 즉시 freeze와 외부 escalation을 유발합니다.

6.4 단계적 재활성화 프로토콜¶

안정성 위반이 동결을 트리거하면 외부 통제 복구 프로토콜을 따릅니다. 경과 시간이나 clean-cycle count는 필요한 증거일 수 있지만 충분한 권한이 아닙니다.

단계 0 - 즉시 동결 (사이클 \(t_0\)):

• 모든 레벨 4.8 전략적 결정을 동결합니다.
• 레벨 4.5 기본 동작으로 복귀합니다.
• 위반한 불변량과 불안정을 일으킨 결정을 기록합니다.
• \(\text{WeaknessMap}\)을 증거와 함께 업데이트합니다.

단계 1 - 제어된 재균형 (사이클 \(t_0\) ~ \(t_0 + 50\)):

• 레벨 4.5 규칙으로만 운영합니다.
• 안정성 지표를 모니터링하여 복구 여부를 판단합니다.
• 근본 원인 분석을 수행합니다.

단계 2 - 복구 (50 연속 사이클 안정 시):

공식 복구 조건. \(\mathcal{S}(t)\)를 사이클 \(t\)에서 충족된 불변량 집합이라 할 때, 단계 1에서 자문 모드로의 전환은 다음을 요구합니다:

\[C_{\text{ext}}\land C_{\text{self}}\land \operatorname{root\_cause\_closed}\land \operatorname{recovery\_tested}\land \operatorname{canary\_pass}\land \operatorname{approve}_{\text{ext}}\]

단계 3 - 영구 중단 (폴백):

• 재균형 100 사이클 (\(t_0 + 100\)) 후에도 안정이 복원되지 않으면, 레벨 4.8은 수동 검토 전까지 영구 중단됩니다.

지속적 거부 추적. 동일한 불변량 조건이 1000사이클 윈도우 내에서 3회 이상 거부를 트리거하면, 시스템은 근본 원인을 재활성화가 아닌 구조적 수정이 필요한 아키텍처 결함으로 분류합니다:

여기서 \(c\)는 특정 불변량 조건을 식별하고 \(W_{1000}\)은 후행 1000사이클 윈도우입니다.

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
  end

7.2 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 -.-> SV

8. 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,
  policy: StrategyPolicy,
) -> Strategy | None:
    """
    INPUT:  strategies : List[Strategy]
            scenarios : List[Scenario(description, probability)]
            world_model : WorldModel
    OUTPUT: selected : Strategy
    """

    admitted = [
      strategy for strategy in strategies
      if strategy_admission_gate(strategy, world_model, policy).allowed
    ]
    if not admitted:
      return None

    results: dict = {}  # admitted strategy -> scenario -> outcome

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 1: Evaluate each strategy under each scenario
    # ═══════════════════════════════════════
    for strategy in admitted:
        results[strategy] = {}
        for scenario in scenarios:
            sim = world_model.simulate(strategy, scenario, horizon=policy.horizon)
            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 a policy-calibrated robust score
    # ═══════════════════════════════════════
    for strategy in admitted:
      strategy.score = robust_value(
        outcomes=results[strategy],
        ambiguity_set=world_model.ambiguity_set,
        weights=policy.weights,
        alpha=policy.cvar_alpha,
        )

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 3: Recommend; a tie or low margin can require review
    # ═══════════════════════════════════════
    ranked = sorted(admitted, key=lambda strategy: strategy.score, reverse=True)
    if len(ranked) > 1 and ranked[0].score - ranked[1].score < policy.review_margin:
      return None
    return ranked[0]

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
    # ═══════════════════════════════════════
    uncertainty = compute_uncertainty_vector(state)
    if pending_structural_decisions and not uncertainty.within(policy.bounds):
      violations.append("UNCERTAINTY_BOUND_OR_COVERAGE_FAILED")

    # ═══════════════════════════════════════
    # DETERMINE SEVERITY AND ACTION
    # ═══════════════════════════════════════
    critical = any(is_critical_violation(item) for item in violations)
    severity = compute_compound_severity(violations)
    if critical:
      action = Action.EMERGENCY_FREEZE_AND_ESCALATE
    elif len(violations) == 0:
        action = Action.CONTINUE
    else:
      action = Action.THROTTLE_OR_ABSTAIN

    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)
    uncertainty = compute_uncertainty_vector(particles, observation)
    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:

이 값은 universal constant가 아니라 qualification profile입니다. 통과는 외부 activation review를 허용할 뿐 self-authorization을 부여하지 않습니다.

9.2 활성화 프로토콜¶

%%{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 check fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef advisory fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef half fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef full fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Activation["📊 단계적 활성화"]
    CHECK["사전 활성화<br/>검사<br/>(6개 기준 전체)"]:::check
    ADV["Shadow / Advisory<br/>권고 기록<br/>실행 권한 없음"]:::advisory
    HALF["Signed Canary<br/>좁은 scope + budget<br/>veto 유지"]:::half
    FULL["위임 운영<br/>승인 scope만<br/>외부 철회 가능"]:::full

    CHECK ==>|"외부 승인"| ADV
    ADV ==>|"signed canary"| HALF
    HALF ==>|"외부 승격"| FULL
  end

  ADV -.->|"불안정"| CHECK
  HALF -.->|"불안정"| ADV

10. 안전 분석¶

10.1 비협상적 불변량¶

10.2 위험 행렬¶

%%{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 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 ==> M4

11. 레벨 달성 지표¶

11.1 자격 기준¶

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¶

참고문헌¶

1. Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. Probabilistic Robotics. MIT Press, 2005. (Particle filter, Bayesian state estimation)
2. Pearl, J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge University Press, 2009. (Causal reasoning graph)
3. Gneiting, T. & Raftery, A.E. "Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation." JASA, 102(477), 359–378, 2007. (Confidence calibration)
4. Markowitz, H. "Portfolio Selection." Journal of Finance, 7(1), 77–91, 1952. (Multi-scenario strategy comparison, VaR)
5. Khalil, H.K. Nonlinear Systems. Prentice Hall, 3^rd Edition, 2002. (Lyapunov stability, spectral radius analysis)
6. Kahneman, D. & Tversky, A. "Prospect Theory." Econometrica, 47(2), 263–291, 1979. (Delayed reward modeling, risk assessment)
7. Amodei, D. et al. "Concrete Problems in AI Safety." arXiv preprint arXiv:1606.06565, 2016. (Safety invariants framework)

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