레벨 4.9: 자율 전략 에이전트 - 아키텍처 및 설계¶
MSCP 레벨 시리즈 | 레벨 4.8 ← 레벨 4.9 → 레벨 5
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 |
| 0.4.0 | 2026-03-08 | Fixed duplicate section numbering (1.2 to 1.3); added formal cascade propagation Definition 13 (Section 5.1) |
| 0.6.0 | 2026-06-14 | Mermaid 라벨 레벨 4.8 (13개 모듈) / L4.8 아키텍처 (13개 모듈)을 레벨 4.8 (전략적 자기모델) / L4.8 아키텍처 (전략적 자기모델)로 추상화 |
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 |
1.3 다섯 가지 핵심 단계¶
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flowchart TD
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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:#D134381.3 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 (전략적 자기모델)"]
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"| L481.4 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 |
1.5 사이클 간격¶
레벨 4.9는 레벨 4.8보다도 더 낮은 빈도로 동작합니다. 이는 자율적 목표 합성 이전에 전략 계층이 안정화될 시간을 보장하기 위함입니다:
\[\text{L4.9 사이클 간격} = 5 \text{ L4.8 사이클} = 50 \text{ L3 사이클}\]
각 L4.9 사이클은 하나의 완전한 L4.8 출력(레벨 4.8 §1.4)을 소비합니다. 다섯 단계 내부 사이클(목표 생성, 가치 모니터, 자원 모델, 에이전트 모델, 안정성 검사)은 단일 L4.9 활성화 내에서 순차 실행됩니다.
1.6 자율성 안정성 점수 동결 임계값¶
자율성 안정성 점수(정의 7)는 목표 임계값과 동결 임계값을 모두 가집니다:
\[\text{ASS}(t) < \theta_{\text{freeze}} = 0.05 \implies \text{L4.9 사이클 전체 건너뜀}\]
\(\text{ASS}(t) < 0.05\)이면 에이전트의 안전 여유가 너무 좁아 어떤 자율적 목표 생성도 허용할 수 없는 위험이 됩니다. 이때 L4.9 사이클은 (조절이 아니라) 완전히 건너뛰어지고, 시스템은 자율적 보강 없이 L4.8 전략 계획으로 폴백합니다. 이는 표준 임계값 \(\text{ASS} \geq 0.20\)과는 구별되는 조치로 — 동결 임계값은 점진적 대응이 아니라 완전한 중단을 발동합니다.
1.7 명시적 가치 차원¶
가치 벡터 \(\vec{V}\)(정의 1)는 \(n = 7\)개의 정규 차원에서 동작합니다:
| 차원 | 설명 | 기본 가중치 |
|---|---|---|
| 안정성(Stability) | 일관된 행동 유지 및 변동성 회피 선호 | \(0.20\) |
| 성장(Growth) | 능력 확장·학습·개선 추구 | \(0.15\) |
| 목적 충실도(Purpose fidelity) | 핵심 목적과의 정렬 유지에 대한 헌신 | \(0.20\) |
| 효율성(Efficiency) | 자원 사용과 응답 품질 최적화 | \(0.10\) |
| 탐색(Exploration) | 새로운 접근 시도와 계산된 위험 감수 의향 | \(0.10\) |
| 안전(Safety) | 위해 회피와 윤리 준수 우선 | \(0.15\) |
| 에이전트 협력(Agent cooperation) | 외부 에이전트와의 협력적 상호작용 개방성 | \(0.10\) |
가치 벡터 불변량(레벨 4, 정의 6.1)이 적용됩니다: \(\sum_d w_d = 1.0\), \(w_d \in [0.02, 0.60]\). 위 기본 가중치는 레벨 4.9 활성화 시점의 초기 구성을 나타냅니다. 가치 진화(단계 2)는 제한된 제약 내에서 이들 가중치를 변경할 수 있지만, 정규화 불변량은 모든 변이마다 구조적으로 강제됩니다.
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¶
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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
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:#D134383. 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:#D134383.2 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"| REJECT3.3 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 |
3.6 목표 충돌 해소¶
새로 승인된 목표가 GoalStack 내 기존 목표와 충돌하면, 에이전트는 통합 이전에 충돌을 해소해야 합니다. 충돌은 두 목표가 동일 자원을 두고 경쟁하거나, 상반된 하위 목표를 생성하거나, 가치 가중치를 반대 방향으로 잡아당길 때 발생합니다.
충돌 해소기는 선호 순서에 따라 세 가지 전략을 적용합니다:
-
효용 가중 합성(Utility-weighted synthesis): 충돌하는 두 목표가 최소 30% 이상의 기술 중첩(정의 8)을 공유하면, 해소기는 두 목적을 모두 충족하는 단일 목표로 병합을 시도합니다. 병합된 목표는 더 높은 우선순위와 필요 기술의 합집합을 상속합니다.
-
순차 우선순위화(Sequential prioritization): 합성이 실패하면 목표 우선순위 함수(레벨 2, 정의 5)에 따라 우선순위 큐에 배치합니다. 낮은 우선순위 목표는 높은 우선순위 목표가 완료되거나 포기될 때까지 연기(status = DEFERRED)됩니다.
-
계층적 분해(Hierarchical decomposition): 합성과 연기 모두 적절하지 않은 경우(예: 시간 수평선이 호환되지 않는 두 목표), 해소기는 두 목표를 하위 목표로 분해하여 동시 실행 가능한 비충돌 부분 집합 중 최소를 식별합니다.
해소기는 최대 500개 항목 용량의 충돌 이력을 유지합니다. 이 이력은 반복 충돌 패턴을 탐지하는 데 사용됩니다 — 동일한 목표 유형 쌍이 200사이클 내 3회 이상 충돌을 일으키면, 해소기는 해당 충돌 패턴의 재발 가능성을 줄이도록 목표 생성 파라미터를 조정합니다.
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 ==> Competing4.2 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"| Elevated4.3 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:#D134384.4 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 -.-> Cascade정의 13 (자원 간 연쇄 전파). 상류 자원 \(R_i\)가 고갈 \(\Delta R_i(t) < 0\)을 경험하면, 하류 자원 \(R_j\)는 전파 지연 후 영향을 받습니다:
\[\Delta R_j(t + \tau_{ij}) = -\alpha_{ij} \cdot (1 - \sigma_{ij}) \cdot \Delta R_i(t)\]여기서 \(\alpha_{ij} \in [0,1]\)은 의존성 강도 (예: compute - mutation \(= 0.80\)), \(\sigma_{ij} \in [0,1]\)은 대체 계수 (\(R_i\) 없이 \(R_j\)가 보상할 수 있는 정도), \(\tau_{ij}\)는 사이클 단위 전파 지연입니다.
연쇄 깊이 제약: 최대 연쇄 체인 길이는 \(\text{depth} \leq 2\)로 제한됩니다. 자원 \(A\)의 고갈이 \(B\)를 거쳐 \(C\)까지 전파될 수 있지만, 더 이상은 불가합니다. 이는 전체 자원 벡터에 걸친 폭주 연쇄 실패를 방지합니다.
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/>(> 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/>(< 50사이클)"]:::critical
Abundant -.->|"min_survival ≤ 500"| Adequate
Adequate -.->|"min_survival < 200"| Constrained
Constrained -.->|"min_survival < 100"| Warning
Warning -.->|"min_survival < 50"| CriticalS5.3 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
end5.4 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 -.-> Result6. 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"| ABM6.2 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 -.-> Output6.4 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 ==> Response7.2 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
end8. 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 (전략적 자기모델)"]
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:#D134388.2 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
end11. 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 -.-> M512. 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)
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