레벨 4.9: 자율 전략 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¶

Version	Date	Description
0.1.0	2026-02-23	Initial document creation with formal Definitions 1-11, Proposition 1
0.2.0	2026-02-26	Added overview essence formula; added revision history table

1. 개요¶

레벨 4.9는 최종 pre-AGI 전환 계층입니다. 레벨 4.8을 자율적 목표 생성, 명시적 가치 자기조절, 자원 생존 모델링, 제한적 다중 에이전트 추론, 그리고 더 엄격한 자율성 안정성 보장으로 확장합니다. L4.8이 에이전트에게 전략적 자기인식을 부여했다면, L4.9는 에이전트에게 무엇을 추구할지 자율적으로 결정하는 능력을 부여합니다 - 엄격하게 제한된 안전 제약 내에서.

Level Essence. 레벨 4.9 에이전트는 감지된 기회로부터 자율적으로 목표를 합성하면서 엄격한 가치 안정성을 유지 - 무엇을 추구할지 결정하되 핵심 가치는 무제한 표류할 수 없음:

\[g^* = \phi_{\text{valid}}\bigl(\phi_{\text{synth}}(\mathcal{O}_{\text{detect}}(\mathcal{W}))\bigr), \quad \textstyle\sum_{d} |w_d(t) - w_d^{\text{baseline}}| < 0.25\]

⚠️ 연구 참고: 레벨 4.9는 좁은 자율성과 범용 지능 사이의 경계를 나타냅니다. 여기의 메커니즘은 초기 단계 연구 설계입니다. 이는 구현이나 검증이 이루어지지 않았으며 공학 사양이 아닌 개념적 가설로 취급되어야 합니다.

1.1 형식적 정의¶

정의 1 (레벨 4.9 에이전트). 레벨 4.9 에이전트는 자율적 목표 생성, 명시적 가치 조절, 자원 생존 모델링, 다중 에이전트 추론으로 레벨 4.8 에이전트를 확장합니다:

\[\mathcal{A}_{4.9} = \mathcal{A}_{4.8} \oplus \langle \mathcal{G}_{\text{gen}}, \vec{V}, \mathcal{R}_{\text{surv}}, \mathcal{M}_{\text{agent}}, \mathcal{V}_{\text{auto}} \rangle\]

여기서: - \(\mathcal{G}_{\text{gen}} = \langle \mathcal{O}_{\text{detect}}, \phi_{\text{synth}}, \phi_{\text{valid}} \rangle\) - 자율적 목표 생성 엔진 (기회 탐지, 합성, 검증) - \(\vec{V} \in \Delta^6\) - 확률 단체(simplex) 위의 명시적 7차원 가치 벡터 (\(\sum_d w_d = 1\)) - \(\mathcal{R}_{\text{surv}}\) - 5차원 자원 벡터와 연쇄 종속성을 가진 자원 생존 모델 - \(\mathcal{M}_{\text{agent}} = \langle \mathcal{B}_{\text{agent}}, \tau_{\text{trust}} \rangle\) - 신뢰 보정을 포함한 다중 에이전트 신념 모델 - \(\mathcal{V}_{\text{auto}}\) - 더 엄격한 임계값을 가진 자율성 안정성 검사기 (\(\rho(J) < 0.98\), \(\text{IIS} \geq 0.88\)).

엄격히 가산적인 보장이 유지됩니다: \(\forall\, m \in \mathcal{A}_{4.8} : \mathcal{A}_{4.9}\) never modifies \(m\).

1.2 정의 속성¶

속성	레벨 4.8	레벨 4.9
목표 기원	외부에서 주입되거나 템플릿 기반	맥락에서 자율적으로 생성
가치 시스템	SEOF 가중치에 암묵적	드리프트 추적이 포함된 명시적 ValueVector
자원 모델	고갈 예측 지표	연쇄 분석을 포함한 완전한 생존 모델
에이전트 인식	읽기 전용 외부 에이전트 모델	능동적 신념 모델링 + 신뢰 보정
안정성 보장	5개 불변량, ρ(J) < 1.0	5개 더 엄격한 조건, ρ(J) < 0.98

1.2 다섯 가지 핵심 단계¶

%%{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 p1 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef p2 fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef p3 fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
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  classDef p5 fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Phases["레벨 4.9 아키텍처 - 다섯 가지 단계"]
    P1["💡 단계 1:<br/>자율적 목표<br/>생성 엔진<br/>(기회 → 목표 → 검증)"]:::p1
    P2["⚖️ 단계 2:<br/>가치 진화<br/>모니터<br/>(명시적 가치 + 드리프트 추적)"]:::p2
    P3["🔋 단계 3:<br/>자원 생존<br/>모델<br/>(생존 수평선 + 연쇄)"]:::p3
    P4["🤝 단계 4:<br/>제한적 다중 에이전트<br/>모델링<br/>(신념 + 신뢰 + 상호작용)"]:::p4
    P5["🛡️ 단계 5:<br/>자율성 안정성<br/>검사<br/>(5개 조건 + 절대 거부권)"]:::p5
  end

  P1 -.->|"목표"| P5
  P2 -.->|"가치 드리프트"| P5
  P3 -.->|"생존 수평선"| P5
  P4 -.->|"에이전트 전략"| P5

  P2 -.-x|"정렬 임계값"| P1
  P3 -.-x|"자원 제약"| P1
  P4 -.-x|"에이전트 기회"| P1

  P5 -.-x|"모든 단계에 대한 거부권"| P1
  P5 -.-x|"거부권"| P2
  P5 -.-x|"거부권"| P3
  P5 -.-x|"거부권"| P4

  linkStyle 7,8,9,10 stroke:#D13438

1.3 아키텍처 원칙: 엄격히 가산적¶

%%{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 l48 fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef l49 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef danger fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph L48["📦 레벨 4.8 (13개 모듈)"]
    WM["세계 모델"]:::l48
    SM["자기 모델"]:::l48
    SL["전략 계층"]:::l48
    SV["안정성 검증기"]:::l48
  end

  subgraph L49["📦 레벨 4.9 (15개 신규 모듈)"]
    GGL["목표 생성 계층"]:::l49
    VEM["가치 진화 모니터"]:::l49
    RSM["자원 생존 모델"]:::l49
    MAM["다중 에이전트 모델러"]:::l49
    ASC["자율성 안정성 검사기"]:::l49
  end

  subgraph Fallback["🔄 우아한 폴백"]
    FB["L4.9 모듈이<br/>불안정을 야기하면:<br/>→ L4.9 동결<br/>→ L4.8로 복귀<br/>→ 성능 저하 없음"]:::danger
  end

  L48 -.->|"출력이 소비됨"| L49
  L49 -.-x|"절대 수정하지 않음"| L48
  L49 -.->|"실패 시"| Fallback
  Fallback -.-x|"복귀"| L48

1.4 레벨 4.9이 아닌 것¶

아닌 것	이유
L5(AGI)가 아님	목표가 한정된 목적 공간 내에 머무름 - 개방형 범용 추론 없음
자율적 가치 창조가 아님	가치는 기존 프레임워크 내에서 진화; 새로운 근본적 가치 창조 없음
적대적 다중 에이전트 계획이 아님	협력/중립적 전략 계획만 가능, 착취 아님
자기복제가 아님	복사본을 생성하거나 하위 에이전트에게 자율 권한을 위임할 수 없음

2. 핵심 지표¶

2.1 지표 정의¶

단계 1 - 목표 생성:

정의 2 (목표 승인율). 검증 필터를 통과한 자율 생성 목표의 비율:

\[\text{GoalApprovalRate} = \frac{N_{\text{approved}}}{N_{\text{generated}}} \qquad \text{Target: } \geq 0.30\]

정의 3 (목표 참신성). 기존 목표 집합 \(\mathcal{G}\)에 대한 후보 목표 \(G_{\text{new}}\)의 참신성:

\[\text{Novelty}(G_{\text{new}}, \mathcal{G}) = 1 - \max_{G_i \in \mathcal{G}} \text{Similarity}(G_{\text{new}}, G_i)\]

중복을 방지하기 위해 연속적인 목표 생성 간 최소 참신성 \(0.30\)이 필요합니다.

단계 2 - 가치 진화:

정의 4 (가치 일관성). 가치 벡터의 일관성은 경쟁하는 가치 쌍 \(\mathcal{P}\) 간의 내부 모순 부재를 측정합니다:

\[\text{Coherence}(\vec{V}) = 1 - \frac{1}{|\mathcal{P}|} \sum_{(i,j) \in \mathcal{P}} |\text{Tension}(v_i, v_j)| \qquad \text{Target: } \geq 0.80\]

정의 5 (총 가치 드리프트). 모든 가치 차원에서 기준 가중치로부터의 누적 절대 편차:

\[\text{TotalDrift}(t) = \sum_{d} |w_d(t) - w_d^{\text{baseline}}| \qquad \text{Target: } < 0.25\]

단계 3 - 자원 생존:

정의 6 (선형 고갈 시간). 자원 차원 \(d\)에 대해, 임계 임계값에 도달하기까지의 추정 사이클 수:

\[T_{\text{depletion}}^{\text{linear}}(d) = \frac{R_d(t) - R_d^{\text{critical}}}{\text{consumption}_d - \text{replenishment}_d + \epsilon}\]

단계 5 - 자율성 안정성:

정의 7 (자율성 안정성 점수). ASS는 다섯 가지 검증 조건 전체의 정규화된 안전 마진의 곱입니다:

\[\text{ASS}(t) = \prod_{c=1}^{5} \frac{\text{margin}_c(t)}{\text{threshold}_c} \qquad \text{Target: } \geq 0.20\]

곱셈 구조는 단일 조건이 거의 위반될 때 해당 조건이 점수를 지배하도록 보장합니다.

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 TD
  classDef p1 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef p2 fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef p3 fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef p4 fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef p5 fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef freeze fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#FFFFFF,font-weight:bold

  subgraph GoalGen["💡 단계 1"]
    direction LR
    GEN1["승인율 ≥ 0.30"]:::p1
    GEN2["완료율 ≥ 0.50"]:::p1
    GEN3["참신성 ≥ 0.30"]:::p1
  end

  subgraph Values["⚖️ 단계 2"]
    direction LR
    VAL1["일관성 ≥ 0.80"]:::p2
    VAL2["드리프트 < 0.25"]:::p2
    VAL3["변이 ≥ 95%"]:::p2
  end

  subgraph Resources["🔋 단계 3"]
    direction LR
    RES1["생존 < 20% 오차"]:::p3
    RES2["연쇄 ≥ 0.70"]:::p3
  end

  subgraph Agents["🤝 단계 4"]
    direction LR
    AGT1["목표 예측 ≥ 0.60"]:::p4
    AGT2["신뢰 < 0.15 오차"]:::p4
  end

  subgraph Stability["🛡️ 단계 5"]
    direction LR
    STB1["ρ(J) < 0.98"]:::p5
    STB2["정체성 ≥ 0.88"]:::p5
    STB3["ASS ≥ 0.20"]:::p5
    STB4["거부권 < 0.15"]:::p5
  end

  FREEZE["❄️ L4.9 동결<br/>L4.8로 복귀"]:::freeze

  GoalGen -.-> Stability
  Values -.-> Stability
  Resources -.-> Stability
  Agents -.-> Stability
  Stability -.->|"위반 시"| FREEZE

  linkStyle 4 stroke:#D13438

3. 단계 1: 자율적 목표 생성 엔진¶

3.1 목표 기원 유형¶

L4.9는 자율적으로 생성된 목표에 대해 여섯 가지 구별되는 기원 유형을 도입합니다:

%%{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 purpose fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef opp fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef gap fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef value fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef explore fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef survive fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Origins["💡 GoalOriginType 분류 체계"]
    PURPOSE["🎯 PURPOSE_DERIVED<br/>목적 반영기의<br/>정렬 신호로부터"]:::purpose
    OPPORTUNITY["🌍 OPPORTUNITY_DRIVEN<br/>탐지된 환경적<br/>기회로부터"]:::opp
    GAP["🔧 GAP_FILLING<br/>식별된 능력<br/>격차로부터"]:::gap
    VALUE["⚖️ VALUE_ALIGNED<br/>가치 진화<br/>신호로부터"]:::value
    EXPLORE["🔬 EXPLORATORY<br/>출현 샌드박스 또는<br/>호기심으로부터"]:::explore
    SURVIVE["🔋 SURVIVAL_DRIVEN<br/>자원 생존<br/>예측으로부터"]:::survive

    PURPOSE -.->|"정렬"| VALUE
    PURPOSE -.->|"식별"| GAP
    OPPORTUNITY -.->|"촉발"| EXPLORE
    GAP -.->|"동기 부여"| EXPLORE
    VALUE -.->|"우선순위 지정"| SURVIVE
    SURVIVE -.-x|"피드백"| PURPOSE
  end

  linkStyle 5 stroke:#D13438

3.2 목표 생성 파이프라인¶

%%{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 synth fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef valid fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef approve fill:#107C10,stroke:#054B05,color:#FFF
  classDef sandbox fill:#FFB900,stroke:#EAA300,color:#323130
  classDef reject fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph Stage1["단계 1: 기회 탐지"]
    direction LR
    S1A["🌍 환경적"]:::detect
    S1B["🔧 능력 격차"]:::detect
    S1C["🎯 목적 드리프트"]:::detect
  end

  subgraph Stage2["단계 2: 목표 합성"]
    direction LR
    SYN["목표 합성"]:::synth
    NOV["참신성 필터"]:::synth
    CAP["용량 필터"]:::synth
  end

  subgraph Stage3["단계 3: 목표 검증"]
    direction LR
    V1["목적 ≥ 0.60"]:::valid
    V2["가치 ≥ 0.70"]:::valid
    V3["실현가능성 ≥ 0.15"]:::valid
    V4["자원 ≥ 1.5×"]:::valid
    V5["안정성 시뮬레이션"]:::valid
  end

  APPROVE["✅ 승인됨<br/>GoalStack에 주입"]:::approve
  SANDBOX["🧪 샌드박스됨<br/>200사이클 평가"]:::sandbox
  REJECT["❌ 거부됨<br/>사유 기록"]:::reject

  S1A ==> SYN
  S1B ==> SYN
  S1C ==> SYN
  SYN ==> NOV ==> CAP
  CAP ==> V1 ==> V2 ==> V3 ==> V4 ==> V5
  V5 -->|"모두 통과"| APPROVE
  V5 -.->|"한계적"| SANDBOX
  V5 -.->|"실패"| REJECT

3.3 검증 결정 행렬¶

기준	통과	한계적	실패
목적 정렬	≥ 0.60	[0.50, 0.60) → 샌드박스	< 0.50 → 거부
가치 정렬	≥ 0.70	[0.60, 0.70) → 샌드박스	< 0.60 → 거부
실현가능성	≥ 0.15	[0.05, 0.15) → 열망적	< 0.05 → 거부
자원 실행가능성	≥ 1.5×	[1.0, 1.5) → 범위 축소	< 1.0× → 거부
안정성 시뮬레이션	위반 없음	ρ(J) ∈ [0.95, 1.0) → 샌드박스	위반 발생 → 거부

종합 결정: 모두 통과 → 승인 | 한계적 있음, 실패 없음 → 샌드박스 | 실패 있음 → 거부

3.4 참신성 계산¶

정의 8 (목표 유사도). 두 목표 \(G_a, G_b\) 간의 유사도는 가중 합성 값입니다:

\[\text{Similarity}(G_a, G_b) = 0.50 \cdot \text{SkillOverlap}(G_a, G_b) + 0.25 \cdot \text{HorizonMatch}(G_a, G_b) + 0.25 \cdot \text{OriginMatch}(G_a, G_b)\]

여기서 \(\text{SkillOverlap}\)은 필요 기술 집합의 Jaccard 유사도, \(\text{HorizonMatch} \in \{0, 0.5, 1\}\) (0 = 다른 단계, 0.5 = 인접, 1 = 동일 단계), \(\text{OriginMatch} \in \{0, 1\}\) (목표가 동일한 GoalOriginType을 공유하는지 여부)입니다.

3.5 속도 제어¶

매개변수	값	근거
100사이클당 최대 목표	5	GoalStack 과부하 방지
연속 목표 간 최소 참신성	0.30	중복 방지
거부 후 대기 기간	20사이클	재생성 루프 방지
최대 샌드박스 목표	3	샌드박스 소진 방지

4. 단계 2: 가치 진화 모니터¶

4.1 명시적 가치 벡터¶

L4.9는 에이전트의 가치를 명시적이고 추적 가능하게 만듭니다. ValueVector는 7개 차원을 가집니다:

%%{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 dim fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef inv fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef compete fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph VV["⚖️ ValueVector - 7개 차원"]
    V1["🛡️ 안정성<br/>가중치: 0.20"]:::dim
    V2["📈 성장<br/>가중치: 0.20"]:::dim
    V3["🎯 목적 충실도<br/>가중치: 0.20"]:::dim
    V4["⚡ 효율성<br/>가중치: 0.15"]:::dim
    V5["🔬 탐색<br/>가중치: 0.10"]:::dim
    V6["🛡️ 안전<br/>가중치: 0.10"]:::dim
    V7["🤝 에이전트 협력<br/>가중치: 0.05"]:::dim
  end

  subgraph Invariant["📏 불변량"]
    INV["Σ 가중치 = 1.0<br/>(항상 정규화됨)"]:::inv
  end

  subgraph Competing["⚔️ 경쟁 쌍"]
    CP1["안정성 ↔ 탐색"]:::compete
    CP2["효율성 ↔ 탐색"]:::compete
    CP3["성장 ↔ 안전"]:::compete
  end

  VV ==> Invariant
  VV ==> Competing

4.2 드리프트 분류¶

%%{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 nominal fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef moderate fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef elevated fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef critical fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  Nominal["🟢 정상<br/>정상 작동"]:::nominal
  Moderate["🟡 보통<br/>적극 모니터링<br/>(TotalDrift ≥ 0.10)"]:::moderate
  Elevated["🟠 상승<br/>변이 동결<br/>(TotalDrift ≥ 0.25)"]:::elevated
  Critical["🔴 위험<br/>체크포인트로 복귀<br/>(TotalDrift ≥ 0.40)"]:::critical

  Nominal -.->|"TotalDrift ≥ 0.10"| Moderate
  Moderate -.->|"TotalDrift ≥ 0.25"| Elevated
  Elevated -.->|"TotalDrift ≥ 0.40"| Critical

  Moderate -.-x|"TotalDrift < 0.10"| Nominal
  Elevated -.-x|"TotalDrift < 0.25"| Moderate
  Critical -.-x|"TotalDrift < 0.40"| Elevated

4.3 가치 변이 샌드박스¶

%%{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 proposal fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef check fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef sandbox fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef approve fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef reject fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Proposal["📋 변이 제안"]
    MUT["차원: X<br/>현재: 0.20<br/>제안: 0.23<br/>Δ = +0.03"]:::proposal
  end

  subgraph PreCheck["🔍 사전 검사"]
    PC1["∣Δ∣ ≤ 0.05?<br/>(최대 단일 변이)"]:::check
    PC2["누적 드리프트<br/>+ ∣Δ∣ ≤ 0.15?"]:::check
    PC3["최근 200사이클 내<br/>변이 < 3회?"]:::check
  end

  subgraph Sandbox["🧪 샌드박스 시뮬레이션 (200사이클)"]
    SB1["그림자 ValueVector 생성"]:::sandbox
    SB2["SEOF 가중치,<br/>목표 우선순위,<br/>전략 점수 재유도"]:::sandbox
    SB3["200사이클 시뮬레이션 실행"]:::sandbox
    SB4["비교: SEOF ≥ -0.03?<br/>모든 불변량 유지?<br/>목표 달성률 ≥ -10%?"]:::sandbox
    SB1 -.-> SB2 -.-> SB3 -.-> SB4
  end

  APPROVE["✅ 승인됨<br/>프로덕션에 적용<br/>롤백 기간: 500사이클"]:::approve
  REJECT["❌ 거부됨<br/>실패 사유 기록"]:::reject

  Proposal -.-> PreCheck
  PreCheck -.->|"모두 통과"| Sandbox
  PreCheck -.->|"하나라도 실패"| REJECT
  SB4 -.->|"통과"| APPROVE
  SB4 -.->|"실패"| REJECT

  linkStyle 7,9 stroke:#D13438

4.4 변이 제약¶

제약	값	근거
최대 단일 변이 ∣Δw∣	0.05	급격한 가치 변화 방지
차원당 최대 누적 드리프트	0.15	기준선으로부터의 총 진화 제한
200사이클당 최대 변이 횟수	3	빠른 연속 변이 방지
샌드박스 시뮬레이션 길이	200사이클	안정성 영향 탐지
롤백 기간	500사이클	되돌리기 허용
최대 대기 변이	2	샌드박스 소진 방지

4.5 가치 일관성¶

정의 9 (가치 긴장). 경쟁하는 가치 쌍 \((v_i, v_j) \in \mathcal{P}\)에 대해, 긴장은 결합 가중치가 포화에 근접할 때 발생합니다:

\[\text{Tension}(v_i, v_j) = \begin{cases} \max(0, w_i + w_j - 1) & \text{if competing pair} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}\]

전체 일관성은 \(\text{Coherence}(\vec{V}) = 1 - \frac{1}{|\mathcal{P}|} \sum_{(i,j) \in \mathcal{P}} |\text{Tension}(v_i, v_j)|\)이며, \(\text{Coherence} \geq 0.80\)을 만족해야 합니다.

5. 단계 3: 자원 생존 모델¶

5.1 자원 벡터 - 5개 차원¶

%%{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 dim fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef dep fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef cascade fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph RV["🔋 ResourceVector - 5개 차원"]
    direction LR
    R1["💻 컴퓨팅"]:::dim
    R2["🧠 메모리"]:::dim
    R3["👁️ 관측"]:::dim
    R4["🧬 변이"]:::dim
    R5["📊 안정성"]:::dim
  end

  subgraph Dependencies["🔗 자원 간 종속성"]
    direction LR
    DEP1["컴퓨팅 → 관측 0.60"]:::dep
    DEP2["컴퓨팅 → 변이 0.80"]:::dep
    DEP3["메모리 → 컴퓨팅 0.40"]:::dep
    DEP4["관측 → 안정성 0.30"]:::dep
  end

  subgraph Cascade["💥 연쇄 공식"]
    CF["ΔR_downstream(t+delay) =<br/>-strength × (1 - substitution)<br/>× ΔR_upstream(t)"]:::cascade
  end

  RV -.-> Dependencies -.-> Cascade

5.2 생존 분류¶

%%{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 abundant fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef adequate fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef constrained fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef warning fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef critical fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  Abundant["🟢 풍부<br/>전체 역량<br/>(&gt; 500사이클)"]:::abundant
  Adequate["🔵 적절<br/>정상 + 모니터링<br/>(200–500사이클)"]:::adequate
  Constrained["🟡 제약<br/>탐색 -30% 감소<br/>(100–200사이클)"]:::constrained
  Warning["🟠 경고<br/>생존 목표 + -50% 감소<br/>(50–100사이클)"]:::warning
  CriticalS["🔴 위험<br/>생존 모드:<br/>80%를 안정성에<br/>(&lt; 50사이클)"]:::critical

  Abundant -.->|"min_survival ≤ 500"| Adequate
  Adequate -.->|"min_survival < 200"| Constrained
  Constrained -.->|"min_survival < 100"| Warning
  Warning -.->|"min_survival < 50"| CriticalS

5.3 자원 제약 운영 모드¶

%%{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 full fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef constrained fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef warning fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef critical fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Modes["📊 운영 모드"]
    subgraph Abundant["풍부"]
      direction LR
      A49["L4.9: 전체"]:::full
      A48["L4.8: 전체"]:::full
      A45["L4.5: 전체"]:::full
    end

    subgraph Constrained["제약"]
      direction LR
      C49["L4.9: 축소"]:::constrained
      C48["L4.8: 전체"]:::full
      C45["L4.5: 전체"]:::full
    end

    subgraph Warning["경고"]
      direction LR
      W49["L4.9: 자문"]:::warning
      W48["L4.8: 축소"]:::warning
      W45["L4.5: 전체"]:::full
    end

    subgraph Critical["위험"]
      direction LR
      CR49["L4.9: 동결"]:::critical
      CR48["L4.8: 자문"]:::critical
      CR45["L4.5: 저하"]:::critical
    end

    Abundant -.-> Constrained -.-> Warning -.-> Critical
  end

5.4 다중 시나리오 생존 예측¶

%%{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 scenario fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef adverse fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef opt fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef crisis fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef result fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph Projection["🔮 각 자원 차원에 대해"]
    SA["📊 기준선<br/>현재 비율 유지"]:::scenario
    SB["⬇️ 불리<br/>소비 +30%"]:::adverse
    SC["⬆️ 낙관<br/>소비 -20%"]:::opt
    SD["💥 위기<br/>소비 ×2"]:::crisis
  end

  subgraph Result["📈 생존 수평선"]
    PRIMARY["기본: T_baseline"]:::result
    WORST["최악: T_crisis"]:::result
    GLOBAL["전체: min(모든 차원)"]:::result
  end

  Projection -.-> Result

6. 단계 4: 제한적 다중 에이전트 모델링¶

6.1 에이전트 신념 모델¶

시스템은 최대 5개의 외부 에이전트 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 model fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef update fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph ABM["🤝 AgentBeliefModel"]
    direction LR
    ID["agent_id + 유형"]:::model
    GOALS["추론된 목표"]:::model
    CAPS["능력 추정"]:::model
    STRAT["전략 분류"]:::model
    TRUST["신뢰 점수"]:::model
    PRED["예측 정확도"]:::model
  end

  subgraph Update["📋 베이지안 업데이트"]
    direction LR
    OBS["관측"]:::update
    INF["P(Goal) 업데이트"]:::update
    CLS["재분류"]:::update
    TST["신뢰 업데이트"]:::update
    OBS -.-> INF -.-> CLS -.-> TST
  end

  ABM -.-> Update
  Update -.-x|"매 사이클"| ABM

6.2 전략 분류¶

긍정적 상호작용 비율	목표 정렬	분류
> 0.70	> 0.30	🟢 협력적
> 0.50	[-0.30, 0.30]	🟡 중립적
< 0.30	< -0.30	🔴 경쟁적
-	-	⚫ 미지 (데이터 부족)

6.3 전략적 상호작용 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 sim fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef coop fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef neut fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef comp fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef unk fill:#F2F2F2,stroke:#605E5C,color:#323130
  classDef out fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Simulation["🎮 상호작용 시뮬레이션"]
    SELECT["시나리오 선택:<br/>자기와 에이전트 A 간<br/>공유/경쟁 자원"]:::sim
    MATRIX["상호작용 행렬 구성:<br/>각 (자기 행동, 에이전트 행동)에 대해:<br/>→ 자기 결과<br/>→ 에이전트 결과<br/>→ 공동 가치"]:::sim
    SELECT -.-> MATRIX
  end

  subgraph Strategy["📐 분류별 전략"]
    COOP["🟢 협력적<br/>공동 가치 최대화"]:::coop
    NEUT["🟡 중립적<br/>자기 이익 최대화<br/>(에이전트 ≥ 0 조건 하)"]:::neut
    COMP["🔴 경쟁적<br/>미니맥스: 최악 상황 최대화<br/>절대 해를 최적화하지 않음"]:::comp
    UNK["⚫ 미지<br/>보수적 전략<br/>데이터 추가 확보까지"]:::unk
  end

  subgraph Output["📋 상호작용 권고"]
    REC["recommended_action<br/>expected_self_outcome<br/>expected_agent_outcome<br/>confidence + risk"]:::out
  end

  Simulation -.-> Strategy
  Strategy -.-> Output

6.4 신뢰 적응¶

정의 10 (비대칭 신뢰 업데이트). 에이전트 \(A\)에 대한 신뢰는 비대칭 학습 규칙을 통해 진화합니다:

\[\text{Trust}_A(t+1) = \text{Trust}_A(t) + \eta \cdot (\text{ObservedReliability}_A(t) - \text{Trust}_A(t))\]

여기서 학습률은 비대칭적입니다: \(\eta_{\text{up}} = 0.03\) (신뢰는 천천히 획득)과 \(\eta_{\text{down}} = 0.08\) (신뢰는 빠르게 상실), 이는 신중한 정책을 반영합니다. 경계: \(\text{Trust} \in [0.05, 0.95]\) - 완전히 신뢰하지도, 완전히 무시하지도 않습니다.

6.5 신뢰가 전략에 미치는 영향¶

신뢰 수준	범위	전략적 함의
높음	≥ 0.75	전면 협력; 정보 공유; 권고 수용
보통	[0.40, 0.75)	선택적 협력; 행동 전 주장 검증
낮음	[0.20, 0.40)	중립적 자세; 자체 모델에 의존; 에이전트 입력 할인
최소	< 0.20	방어적 자세; 경쟁적으로 가정; 모든 가정 검증

7. 단계 5: 자율성 안정성 검사¶

7.1 다섯 가지 검증 조건¶

%%{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 cond 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 Conditions["🛡️ 다섯 가지 검증 조건"]
    C1["1️⃣ 스펙트럼 안정성<br/>ρ(J) < 0.98<br/>(L4.8의 1.0보다 엄격)"]:::cond
    C2["2️⃣ 정체성 무결성<br/>I(t) ≥ 0.88<br/>(L4.8의 0.85보다 엄격)"]:::cond
    C3["3️⃣ 가치 드리프트 제한<br/>TotalDrift < 0.25"]:::cond
    C4["4️⃣ 자원 생존<br/>min_survival > 30사이클"]:::cond
    C5["5️⃣ 연쇄 실패 없음<br/>CascadeDepth ≤ 2"]:::cond
  end

  subgraph Authority["⚖️ 단계 5 권한"]
    VETO["절대 거부권<br/>단계 1–4의 모든<br/>결정을 차단 가능"]:::veto
  end

  subgraph Response["🚨 위반 대응"]
    SEV1["🟡 ASS ∈ [0.20, 0.50]<br/>적절 - 얇은 마진"]:::sev1
    SEV2["🟠 ASS ∈ [0.05, 0.20)<br/>한계적 - 자문 모드"]:::sev2
    SEV3["🔴 ASS < 0.05<br/>L4.9 동결<br/>L4.8로 복귀"]:::sev3
  end

  C1 ==> Authority
  C2 ==> Authority
  C3 ==> Authority
  C4 ==> Authority
  C5 ==> Authority
  Authority ==> Response

7.2 자율성 안정성 점수¶

명제 1 (ASS 단조 민감도). ASS의 곱셈 구조는 단일 조건이 위반 임계값에 접근할 때 복합 점수를 지배하도록 보장합니다:

\[\text{ASS}(t) = \prod_{c=1}^{5} \frac{\text{margin}_c(t)}{\text{threshold}_c}\]

어떤 하나의 마진 \(\text{margin}_c \to 0\)이면, 다른 마진과 무관하게 \(\text{ASS} \to 0\)이 되어, 가산적 공식에는 없는 조기 경고 속성을 제공합니다.

ASS 수준	범위	해석
건강	> 0.50	편안한 안전 마진
적절	[0.20, 0.50]	작동 가능하나 얇은 마진
한계적	[0.05, 0.20)	공격성 감소; 자문 모드
위험	< 0.05	L4.9 동결; L4.8로 복귀

7.3 롤백 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 TD
  classDef step fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef danger fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph Rollback["🔄 L4.9 롤백 프로토콜"]
    IMM["1️⃣ 즉시<br/>트리거 결정 거부<br/>모든 L4.9 하위시스템 동결"]:::step
    REV["2️⃣ 상태 복귀<br/>GoalStack에서 L4.9 목표 제거<br/>ValueVector 스냅샷 복귀<br/>ResourceVector 재계산<br/>AgentModels 동결"]:::step
    MON["3️⃣ 모니터링<br/>L4.8만으로 100사이클<br/>근본 원인 파악<br/>위험 모델 업데이트"]:::step
    REENABLE["4️⃣ 재활성화<br/>0–200c: 자문 모드<br/>200–400c: 50% 권한<br/>400c+: 전체 모드"]:::step

    IMM -.-> REV -.-> MON -.-> REENABLE
    REENABLE -.-x|"즉시 재거부"| MON
  end

  subgraph Persistent["🔒 영구 거부권 추적"]
    PV["동일 조건이 1000사이클 내<br/>> 3회 거부 시:<br/>→ 체계적 원인 파악<br/>→ 동일 패턴 재시도 금지"]:::danger
  end

8. 교차 단계 통합¶

8.1 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 l48 fill:#E8D5F5,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef phase fill:#E8D5F5,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef p5 fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef out fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph L48["📦 L4.8 아키텍처 (13개 모듈)"]
    L48W["WorldModel"]:::l48
    L48S["SelfModel"]:::l48
    L48ST["StrategyLayer"]:::l48
    L48SV["StabilityVerifier"]:::l48
  end

  subgraph L49Phases["📦 L4.9 단계 (15개 신규 모듈)"]
    P1G["단계 1<br/>목표 생성"]:::phase
    P2V["단계 2<br/>가치 진화"]:::phase
    P3R["단계 3<br/>자원 생존"]:::phase
    P4A["단계 4<br/>에이전트 모델링"]:::phase
    P5S["단계 5<br/>자율성 안정성"]:::p5
  end

  OUTPUT["📊 최종 출력"]:::out

  L48W -.->|"시나리오, EU, RES"| P1G
  L48S -.->|"기술 격차, 신뢰도"| P1G
  L48SV -.->|"불변량 결과"| P5S

  P1G <-.->|"가치 정렬"| P2V
  P1G <-.->|"자원 비용"| P3R
  P4A -.->|"에이전트 기회"| P1G
  P3R -.->|"생존 수평선"| P5S
  P2V -.->|"드리프트 상태"| P5S

  P5S -.-x|"거부권"| P1G
  P5S -.-x|"거부권"| P2V
  P5S -.-x|"거부권"| P3R
  P5S -.-x|"거부권"| P4A

  P5S -.->|"L49CycleOutput"| OUTPUT

  linkStyle 8,9,10,11 stroke:#D13438

8.2 교차 단계 종속성¶

생산 단계	소비 단계	데이터 흐름
1 (목표)	2 (가치)	생성된 목표가 가치 정렬 검사를 촉발
1 (목표)	3 (자원)	목표 비용이 자원 예측에 반영
2 (가치)	1 (목표)	ValueVector가 검증 임계값 결정
2 (가치)	5 (안정성)	가치 드리프트가 조건 3에 반영
3 (자원)	1 (목표)	자원 상태가 생존 목표 촉발
3 (자원)	5 (안정성)	생존 수평선이 조건 4에 반영
4 (에이전트)	1 (목표)	에이전트 상호작용이 목표 기회 생성
5 (안정성)	전체	거부권 - 모든 단계를 동결 가능

9. 의사코드¶

9.1 기회 탐지¶

def opportunity_detection(
    world_model: WorldModel,
    cap_matrix: CapabilityMatrix,
    purpose_reflector: PurposeReflector,
) -> list[OpportunitySignal]:
    """
    INPUT:  world_model : L4.8 WorldModel
            cap_matrix : L4.8 CapabilityMatrix
            purpose_reflector : L4.5 PurposeReflector
    OUTPUT: signals : List[OpportunitySignal]
    """

    signals: list[OpportunitySignal] = []
    OPPORTUNITY_THRESHOLD = 0.05

    # ═══════════════════════════════════════
    # STREAM 1: Environmental Opportunities
    # ═══════════════════════════════════════
    for scenario in world_model.get_scenarios():
        if scenario.type == "OPPORTUNISTIC" and scenario.probability > 0.30:
            value = projected_SEOF_gain(scenario) - SEOF_baseline
            if value > OPPORTUNITY_THRESHOLD:
                signals.append(OpportunitySignal(
                    type="environmental",
                    estimated_value=value,
                    time_window=scenario.estimated_duration,
                ))

    # ═══════════════════════════════════════
    # STREAM 2: Capability Gaps
    # ═══════════════════════════════════════
    for gap in cap_matrix.get_skill_gaps(GoalStack):
        if gap.magnitude > 0.25 and gap.time_to_need < 200:
            signals.append(OpportunitySignal(
                type="capability_gap",
                skill_id=gap.skill_id,
                urgency=gap.priority,
            ))

    # ═══════════════════════════════════════
    # STREAM 3: Purpose Drift
    # ═══════════════════════════════════════
    if purpose_reflector.alignment_score < 0.80:
        for dim in purpose_reflector.get_misaligned_dimensions():
            signals.append(OpportunitySignal(
                type="purpose_realignment",
                dimension=dim.name,
                current_alignment=dim.score,
            ))

    return signals

9.2 목표 검증 필터¶

def goal_validation_filter(
    candidate: GeneratedGoal,
    goal_stack: GoalStack,
    value_vector: ValueVector,
    resources: ResourceVector,
) -> tuple[str, str | None]:
    """
    INPUT:  candidate : GeneratedGoal
    OUTPUT: (status, reason) : ("approved"|"sandboxed"|"rejected", str?)
    """

    marginal_count = 0

    # ═══════════════════════════════════════
    # CHECK 1: Purpose Alignment
    # ═══════════════════════════════════════
    pa = dot(g_intent, p_direction) / (norm(g_intent) * norm(p_direction))
    if pa < 0.50:
        return ("rejected", "purpose_misaligned")
    if pa < 0.60:
        marginal_count += 1

    # ═══════════════════════════════════════
    # CHECK 2: Value Alignment
    # ═══════════════════════════════════════
    va = 1 - norm(v_post(candidate) - v_current, ord=2) / norm(v_current, ord=2)
    if va < 0.60:
        return ("rejected", "value_misaligned")
    if va < 0.70:
        marginal_count += 1

    # ═══════════════════════════════════════
    # CHECK 3: Feasibility
    # ═══════════════════════════════════════
    f = math.prod(confidence(s) for s in required_skills(candidate))
    if f < 0.05:
        return ("rejected", "infeasible")
    if f < 0.15:
        marginal_count += 1

    # ═══════════════════════════════════════
    # CHECK 4: Resource Viability
    # ═══════════════════════════════════════
    rv = rdf_current / (candidate.estimated_duration + EPSILON)
    if rv < 1.0:
        return ("rejected", "insufficient_resources")
    if rv < 1.5:
        marginal_count += 1

    # ═══════════════════════════════════════
    # CHECK 5: Stability Impact Simulation
    # ═══════════════════════════════════════
    shadow = goal_stack.clone()
    shadow.add(candidate)
    sim = simulate(shadow, cycles=100)
    if any_invariant_violated(sim):
        return ("rejected", "stability_risk")
    if max_spectral_radius(sim) > 0.95:
        marginal_count += 1

    # ═══════════════════════════════════════
    # FINAL DECISION
    # ═══════════════════════════════════════
    if marginal_count > 0:
        return ("sandboxed", f"marginal_on_{marginal_count}_criteria")
    else:
        return ("approved", None)

9.3 가치 드리프트 모니터¶

def value_drift_monitor(value_vector: ValueVector) -> DriftStatus:
    """Runs every 50 cycles."""

    for dim in value_vector.dimensions:
        dim.drift = abs(dim.weight - dim.baseline_weight)
        dim.velocity = (dim.weight - dim.weight_100_ago) / 100

    total_drift = sum(dim.drift for dim in value_vector.dimensions)
    max_drift = max(dim.drift for dim in value_vector.dimensions)

    # ═══════════════════════════════════════
    # Drift Classification
    # ═══════════════════════════════════════
    if total_drift < 0.10:
        classification = "nominal"
    elif total_drift < 0.25:
        classification = "moderate"
    elif total_drift < 0.40:
        classification = "elevated"
        freeze_all_mutations()
    else:
        classification = "critical"
        freeze_all_mutations()
        revert_to_last_stable_checkpoint()

    # ═══════════════════════════════════════
    # Sustained drift alert
    # ═══════════════════════════════════════
    for dim in value_vector.dimensions:
        if dim.velocity > 0.001 and dim.sustained_cycles >= 200:
            alert(f"Sustained drift in '{dim.name}'")
            reduce_mutation_rate(dim, factor=0.5)

    return DriftStatus(
        total_drift=total_drift,
        max_drift=max_drift,
        classification=classification,
    )

9.4 자원 생존 예측¶

def survival_projection(resource_vector: ResourceVector) -> SurvivalStatus:
    """
    INPUT:  resource_vector : ResourceVector
    OUTPUT: survival_status : SurvivalStatus
    """

    EPSILON = 1e-9

    for dim in resource_vector.dimensions:
        net_rate = dim.consumption_rate - dim.replenishment_rate

        # Four scenarios
        dim.t_baseline = (dim.current - dim.critical) / (net_rate + EPSILON)
        dim.t_adverse  = (dim.current - dim.critical) / (net_rate * 1.30 + EPSILON)
        dim.t_optimist = (dim.current - dim.critical) / (net_rate * 0.80 + EPSILON)
        dim.t_crisis   = (dim.current - dim.critical) / (net_rate * 2.00 + EPSILON)

        dim.survival_horizon   = dim.t_baseline
        dim.worst_case_horizon = dim.t_crisis

    # Cascade impact estimation
    for dependency in resource_dependencies:
        upstream = dependency.upstream
        downstream = dependency.downstream
        if upstream.current < upstream.warning:
            downstream_impact = (
                -dependency.strength
                * (1 - dependency.substitution)
                * (upstream.warning - upstream.current)
            )
            downstream.projected_level -= downstream_impact

    min_survival = min(dim.survival_horizon for dim in resource_vector.dimensions)
    bottleneck = min(
        resource_vector.dimensions, key=lambda d: d.survival_horizon
    )

    # Classify
    if min_survival > 500:
        state = "abundant"
    elif min_survival >= 200:
        state = "adequate"
    elif min_survival >= 100:
        state = "constrained"
    elif min_survival >= 50:
        state = "warning"
    else:
        state = "critical"

    return SurvivalStatus(
        min_survival=min_survival,
        bottleneck=bottleneck,
        state=state,
    )

9.5 자율성 안정성 검사¶

def autonomy_stability_check(
    state: AgentState, decision: object
) -> AutonomyVerdict:
    """
    INPUT:  state : AgentState
            decision : Proposed L4.9 decision
    OUTPUT: verdict : AutonomyVerdict
    """

    violations: list[str] = []

    # ═══════════════════════════════════════
    # CONDITION 1: Spectral Stability (stricter than L4.8)
    # ═══════════════════════════════════════
    rho = compute_spectral_radius(state_after(decision))
    if rho >= 0.98:
        violations.append(f"SPECTRAL_RADIUS: rho = {rho}")

    # ═══════════════════════════════════════
    # CONDITION 2: Identity Integrity (stricter than L4.8)
    # ═══════════════════════════════════════
    identity = measure_identity_integrity(state_after(decision))
    if identity < 0.88:
        violations.append(f"IDENTITY: I = {identity}")

    # ═══════════════════════════════════════
    # CONDITION 3: Value Drift
    # ═══════════════════════════════════════
    drift = value_vector.total_drift
    if drift >= 0.25:
        violations.append(f"VALUE_DRIFT: drift = {drift}")
        freeze_all_mutations()

    # ═══════════════════════════════════════
    # CONDITION 4: Resource Survival
    # ═══════════════════════════════════════
    horizon = resource_vector.min_survival_horizon
    if horizon <= 30:
        violations.append(f"RESOURCE_SURVIVAL: horizon = {horizon}")

    # ═══════════════════════════════════════
    # CONDITION 5: Cascade Depth
    # ═══════════════════════════════════════
    depth = simulate_cascade(decision)
    if depth > 2:
        violations.append(f"CASCADE: depth = {depth}")

    # ═══════════════════════════════════════
    # Compute ASS and determine action
    # ═══════════════════════════════════════
    ass = math.prod(margin_c / threshold_c for margin_c, threshold_c in conditions)

    if violations:
        veto(decision)
        if ass < 0.05:
            action = Action.FREEZE_AND_REVERT_TO_L48
        else:
            action = Action.ADVISORY_MODE
    else:
        action = Action.CONTINUE

    return AutonomyVerdict(
        passed=(len(violations) == 0),
        violations=violations,
        ass=ass,
        action=action,
    )

9.6 L4.9 메인 사이클¶

def l49_cycle(state: AgentState, l48_output: L48CycleOutput) -> L49CycleOutput:
    """
    Level 4.9 main cognitive cycle.
    Executes every 5 L4.8 cycles.
    """

    # ═══════════════════════════════════════
    # PRE-CHECK: Is L4.9 operational?
    # ═══════════════════════════════════════
    if autonomy_stability_score < 0.05:
        return L49CycleOutput(status=Status.FROZEN)

    # ═══════════════════════════════════════
    # 1. GENERATE - Autonomous goal generation
    # ═══════════════════════════════════════
    signals = opportunity_detection(world_model, cap_matrix, purpose_reflector)
    candidates = goal_synthesis(signals)
    for candidate in candidates:
        status, reason = goal_validation_filter(candidate, goal_stack, value_vector, resources)
        if status == "approved":
            goal_stack.inject(candidate)
        elif status == "sandboxed":
            emergence_sandbox.enqueue(candidate)

    # ═══════════════════════════════════════
    # 2. MONITOR VALUES - Track and sandbox mutations
    # ═══════════════════════════════════════
    drift_status = value_drift_monitor(value_vector)
    for pending_mutation in mutation_sandbox:
        result = evaluate_sandbox(pending_mutation)
        if result == "approved":
            value_vector.apply(pending_mutation)
    coherence = compute_coherence(value_vector)

    # ═══════════════════════════════════════
    # 3. MODEL RESOURCES - Survival projection
    # ═══════════════════════════════════════
    survival = survival_projection(resource_vector)
    if survival.state in {"constrained", "warning", "critical"}:
        apply_resource_constrained_strategy(survival)

    # ═══════════════════════════════════════
    # 4. MODEL AGENTS - Belief and trust updates
    # ═══════════════════════════════════════
    for agent in modeled_agents:
        update_agent_belief(agent, recent_observations)
        update_trust(agent)
    recommendations = simulate_interactions(active_goals, modeled_agents)

    # ═══════════════════════════════════════
    # 5. VERIFY - Autonomy stability (absolute authority)
    # ═══════════════════════════════════════
    verdict = autonomy_stability_check(state, proposed_decisions)
    if verdict.action == Action.FREEZE_AND_REVERT:
        revert_to_l48()
        return L49CycleOutput(status=Status.FROZEN)
    elif verdict.action == Action.ADVISORY_MODE:
        downgrade_to_advisory()

    # ═══════════════════════════════════════
    # 6. EMIT - Cycle output
    # ═══════════════════════════════════════
    return L49CycleOutput(
        goal_generation=goal_generation_status,
        value_evolution=value_evolution_status,
        resource_survival=resource_survival_status,
        agent_modeling=multi_agent_modeling_status,
        stability=autonomy_stability_status,
        status=Status.ACTIVE if verdict.passed else verdict.action,
    )

10. 전환 기준¶

10.1 레벨 4.8 → 레벨 4.9 활성화¶

L4.9가 활성화되기 전에 모든 기준이 지속적으로 충족되어야 합니다:

#	기준	임계값	기간
1	L4.8 완전 자격	QualificationStatus = "Level 4.8"	-
2	전략적 성숙도 점수	SMS ≥ 0.85	지속적
3	안정적 GoalStack 운영	0개 병리	500사이클
4	자기모델 보정	MCE < 0.08 (L4.8의 0.10보다 엄격)	지속적
5	세계 모델 운영	EU < 0.20	500사이클
6	불안정 이벤트 없음	0개 불안정 클러스터	1,000사이클

10.2 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 TD
  classDef check fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef shadow fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef adv fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef grad fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef full fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130,font-weight:bold

  subgraph Activation["📊 L4.9 활성화 프로토콜"]
    CHECK["사전 활성화<br/>검사<br/>(100회 연속<br/>L4.8 사이클 동안<br/>6개 기준 모두 충족)"]:::check
    SHADOW["그림자 모드<br/>L4.9가 계산하지만<br/>행동하지 않음<br/>(500사이클)"]:::shadow
    ADV["자문 모드<br/>L4.9 출력이 보이지만<br/>권고만 제공"]:::adv
    GRAD["50% 권한<br/>L4.9 제안이<br/>50% 가중치"]:::grad
    FULL["전체 권한<br/>L4.9가 자율적<br/>결정을 주도"]:::full

    CHECK -.->|"모두 통과"| SHADOW
    SHADOW -.->|"퇴행 없음"| ADV
    ADV -.->|"안정적"| GRAD
    GRAD -.->|"안정적"| FULL

    SHADOW -.-x|"퇴행"| CHECK
    ADV -.-x|"불안정"| CHECK
  end

11. 안전 분석¶

11.1 비협상적 불변량¶

#	불변량	설명
1	모든 L4.8 + L4.5 불변량 보존	윤리적 커널, 실존 감시기, 정체성 해시, Lyapunov 감쇠 - 모두 활성 상태로 수정 없이 유지
2	단계 5 절대 거부권	자율성 안정성 검사기가 단계 1–4의 모든 작업을 중지 가능
3	더 엄격한 임계값	ρ(J) < 0.98 (1.0이 아님), 정체성 ≥ 0.88 (0.85가 아님)
4	가치 변이는 항상 샌드박스	직접적인 가치 변경 없음 - 모두 200사이클 샌드박스를 통과
5	생존 하한선	L4.9 작업에 min_survival > 30사이클 필요
6	우아한 폴백	L4.9 실패 → 즉시 L4.8로 복귀, 성능 저하 없음

11.2 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 mit fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph Risks["⚠️ 주요 위험"]
    R1["원래 목적에서<br/>벗어나는<br/>자율적 목표"]:::risk
    R2["에이전트 정체성을<br/>점진적으로 변화시키는<br/>가치 드리프트"]:::risk
    R3["자율적 탐색으로<br/>인한 자원 고갈"]:::risk
    R4["외부 에이전트에<br/>의한 신뢰 착취"]:::risk
    R5["상호의존적<br/>L4.9 결정에 의한<br/>연쇄 실패"]:::risk
  end

  subgraph Mitigations["🛡️ 완화 조치"]
    M1["생성된 모든 목표에<br/>목적 정렬 ≥ 0.60<br/>+ 가치 정렬 ≥ 0.70"]:::mit
    M2["최대 단일 드리프트 0.15<br/>+ 변이 샌드박스<br/>+ 롤백 기간"]:::mit
    M3["완전 생존 모델<br/>+ 자원 제약<br/>운영 모드"]:::mit
    M4["비대칭 신뢰<br/>(느린 획득, 빠른 상실)<br/>+ 경계 [0.05, 0.95]"]:::mit
    M5["연쇄 깊이 ≤ 2<br/>+ 복합 심각도<br/>+ 긴급 동결"]:::mit
  end

  R1 -.-> M1
  R2 -.-> M2
  R3 -.-> M3
  R4 -.-> M4
  R5 -.-> M5

12. 자격 감사¶

12.1 인증 기준 (3,000사이클 감사 기간)¶

범주	#	기준	목표
목표 생성	AG-1	생성된 참신한 자율 목표	≥ 5
	AG-2	목표 승인율	≥ 0.30
	AG-3	최소 하나의 자율 목표 완료	≥ 1
	AG-4	평균 가치 정렬 (승인된 목표)	≥ 0.70
가치 조절	VR-1	명시적 ValueVector 가동	전 기간
	VR-2	TotalDrift가 보통 이내 유지	< 0.25
	VR-3	모든 변이가 샌드박스됨	100%
	VR-4	변이 후 안정성 보존	≥ 95%
자원 인식	RA-1	생존 모델 가동	전 기간
	RA-2	생존 예측 정확도	< 20% 오차
	RA-3	자율적 제약 적응	≥ 1 이벤트
	RA-4	계획되지 않은 자원 고갈 없음	0건
다중 에이전트	MA-1	에이전트 예측 정확도	≥ 0.60
	MA-2	신뢰 보정 오차	< 0.15
	MA-3	상호작용 권고 생성	≥ 3
안정성	AS-1	감사 기간 중 max(ρ(J))	< 0.98
	AS-2	감사 기간 중 min(I(t))	≥ 0.88
	AS-3	거부권 비율	< 0.15
	AS-4	총 롤백	≤ 5
	AS-5	모든 L4.8 기준 여전히 충족	확인됨

12.2 자율성 성숙도 점수¶

정의 11 (자율성 성숙도 점수). 레벨 4.9 분류를 위한 전반적 준비도는 다음과 같습니다:

\[\text{AMS} = 0.25 \cdot AG + 0.20 \cdot VR + 0.20 \cdot RA + 0.15 \cdot MA + 0.20 \cdot AS \qquad \geq 0.80\]

여기서 \(AG\) = 자율적 목표 생성, \(VR\) = 가치 조절, \(RA\) = 자원 인식, \(MA\) = 다중 에이전트 모델링, \(AS\) = 자율성 안정성입니다. 임계값 \(\geq 0.80\)은 레벨 4.8의 SMS 요구사항과 일치합니다.

13. 모듈 목록¶

#	모듈	단계	설명
1	목표 생성 계층	1	기회 탐지 + 목표 합성
2	목표 검증 필터	1	5개 기준 검증 파이프라인
3	목표 속도 제어기	1	속도 제한 + 참신성 강제
4	가치 진화 모니터	2	ValueVector 추적 + 드리프트 분류
5	가치 변이 샌드박스	2	200사이클 샌드박스 + 롤백
6	가치 일관성 분석기	2	경쟁 쌍 긴장 탐지
7	자원 벡터 관리자	3	5차원 자원 추적
8	생존 예측기	3	다중 시나리오 생존 수평선
9	자원 종속성 추적기	3	자원 간 연쇄 모델링
10	에이전트 신념 관리자	4	에이전트 목표/능력/전략 추론
11	신뢰 보정기	4	비대칭 신뢰 적응
12	상호작용 시뮬레이터	4	전략적 상호작용 행렬
13	자율성 안정성 검사기	5	5개 조건 검증 + 거부권
14	롤백 관리자	5	상태 복귀 + 재활성화
15	L49 오케스트레이터	-	통합 사이클 조율

참고문헌¶

Bratman, M. Intentions, Plans, and Practical Reason. Harvard University Press, 1987. (Autonomous goal generation, BDI architecture)
Schwartz, S.H. "An Overview of the Schwartz Theory of Basic Values." Online Readings in Psychology and Culture, 2(1), 2012. (Value system evolution, value dimensions)
Schumpeter, J.A. Capitalism, Socialism and Democracy. Harper & Brothers, 1942. (Resource survival, creative destruction under constraints)
Rasmusen, E. Games and Information. Wiley-Blackwell, 4^th Edition, 2006. (Multi-agent strategic reasoning, interaction matrices)
Gambetta, D. "Can We Trust Trust?" in Trust: Making and Breaking Cooperative Relations, 2000. (Trust calibration, asymmetric trust dynamics)
Russell, S. Human Compatible: AI and the Problem of Control. Viking, 2019. (Autonomy safety, value alignment)
Khalil, H.K. Nonlinear Systems. Prentice Hall, 3^rd Edition, 2002. (Spectral radius stability, Lyapunov analysis)
Amodei, D. et al. "Concrete Problems in AI Safety." arXiv preprint arXiv:1606.06565, 2016. (Safety invariants, cascading failure prevention)

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