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레벨 4: 적응형 범용 에이전트 - 아키텍처 & 설계

MSCP 레벨 시리즈 | 레벨 3 ← 레벨 4 → 레벨 4.5
상태: 🔬 실험적 - 개념적 프레임워크 및 실험적 설계. 프로덕션 사양이 아닙니다.
날짜: 2026년 2월

Revision History

Version Date Description
0.1.0 2026-02-23 Initial document creation with formal Definitions 1-7, Theorem 2
0.2.0 2026-02-26 Added overview essence formula; added revision history table

1. 개요

레벨 4는 자기조절에서 자기개선으로의 도약을 나타냅니다. 레벨 3 에이전트는 자신의 행동을 모니터링하고 교정할 수 있지만, 새로운 기술을 학습하거나, 도메인 간에 지식을 전이하거나, 자신의 추론 전략을 개선할 수는 없습니다. 레벨 4는 교차 도메인 일반화, 장기 자율 목표, 능력 자기확장, 그리고 가장 중요하게는 안전 제약 조건이 포함된 제한된 구조적 자기수정을 추가합니다.

Level Essence. 레벨 4 에이전트는 제한된 성장-안정성 안전을 유지하면서 교차 도메인 전이 학습을 실현 - 무결성을 훼손하지 않고 스스로를 개선:

\[\operatorname{CDTS} = \frac{1}{|D_{\text{novel}}|} \sum_{d \in D_{\text{novel}}} \frac{P_{\text{transfer}}(d)}{P_{\text{baseline}}(d)} \geq 0.6 \;\;\land\;\; \operatorname{BGSS}(t) \geq 0.7\]

⚠️ 참고: 이 문서는 MSCP 분류 체계 내의 인지 수준을 설명합니다. 여기서의 능력 확장, 전략 진화 및 자기수정 메커니즘은 실험적 설계입니다. 안전 불변량은 명시되어 있지만 프로덕션 환경에서는 아직 검증되지 않았습니다.

1.1 정의 속성

속성 레벨 3 레벨 4
교차 도메인 전이 없음 활성 (CDTS ≥ 0.6)
목표 지평 세션/일 단위 주–월 단위 (4단계 계층)
능력 확장 없음 5단계 자기학습
전략 진화 고정 제어된 변이
자기수정 없음 7단계 제한 프로토콜
안정성 지표 C(t), 4항 C_L4(t), 7항

1.2 다섯 가지 핵심 능력

%%{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 cap fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef foundation fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130

  subgraph L4Caps["레벨 4: 다섯 가지 핵심 능력"]
    C1["1. 교차 도메인<br/>전이 학습<br/>CDTS >= 0.6"]:::cap
    C2["2. 장기<br/>자율 목표<br/>GPI >= 0.3"]:::cap
    C3["3. 능력<br/>확장<br/>CAR > 0"]:::cap
    C4["4. 전략<br/>진화<br/>SEF > 1.0"]:::cap
    C5["5. 제한된<br/>자기수정<br/>BGSS >= 0.7"]:::cap
  end

  subgraph Foundation["레벨 3 MSCP v4 기반"]
    F1["16계층 아키텍처"]:::foundation
    F2["삼중 루프 메타인지"]:::foundation
    F3["윤리적 커널 Layer 0+1"]:::foundation
    F4["Lyapunov 안정성"]:::foundation
    F5["감정 + 생존 엔진"]:::foundation
  end

  Foundation ==>|"모든 기존 메커니즘<br/>보존"| L4Caps

2. 핵심 지표

레벨 4는 지속적으로 충족되어야 하는 다섯 가지 정량적 지표를 도입합니다.

정의 1 (레벨 4 에이전트). 레벨 4 에이전트는 자기개선 능력으로 \(\mathcal{A}_3\)를 확장합니다:

\[\mathcal{A}_4 = \mathcal{A}_3 \oplus \langle \mathcal{D}, \mathcal{K}_{\text{transfer}}, \Sigma, \mu, \mathcal{P}_{\text{mod}} \rangle\]

여기서 \(\mathcal{D}\) = 다중 도메인 기술 집합, \(\mathcal{K}_{\text{transfer}}\) = 교차 도메인 전이 커널, \(\Sigma\) = 전략 풀(제어된 변이로 가변), \(\mu\) = 능력 확장 파이프라인, \(\mathcal{P}_{\text{mod}}\) = 제한된 자기수정 프로토콜.

2.1 지표 정의

정의 2 (교차 도메인 전이 점수). CDTS는 에이전트가 알려진 도메인의 지식을 새로운 도메인에 적용하는 능력을 측정합니다:

\[\text{CDTS} = \frac{1}{|D_{\text{novel}}|} \sum_{d \in D_{\text{novel}}} \frac{P_{\text{transfer}}(d)}{P_{\text{baseline}}(d)} \qquad \geq 0.6\]

여기서 \(P_{\text{transfer}}(d)\)는 전이된 지식을 사용한 도메인 \(d\)에서의 성능이고 \(P_{\text{baseline}}(d)\)는 전이 없이의 성능입니다. 비율 \(\geq 0.6\)은 의미 있는 일반화를 나타냅니다.

정의 3 (목표 진행 지수). GPI는 장기 목표를 향한 지속적 진행을 측정합니다:

\[\text{GPI} = \frac{\sum_{g \in G_{\text{long}}} w_g \cdot \text{progress}(g, T)}{|G_{\text{long}}| \cdot T} \qquad \geq 0.3\]

여기서 \(G_{\text{long}}\)은 지평 \(> 7\)일인 목표의 집합이고 \(T\)는 평가 기간입니다.

정의 4 (능력 습득률). CAR은 에이전트가 새로운 기술을 습득하는 효율성을 측정합니다:

\[\text{CAR} = \frac{|S_{\text{acquired}}(T) - S_{\text{initial}}|}{T} \cdot \frac{1}{\overline{\text{cost}}(S_{\text{acquired}})} \qquad > 0\]

여기서 \(S_{\text{acquired}}(T)\)는 시점 \(T\)에서의 기술 집합, \(S_{\text{initial}}\)은 초기 기술 집합, \(\overline{\text{cost}}\)는 평균 습득 비용(연산량 또는 주기 단위)입니다.

정의 5 (전략 진화 인자). SEF는 전략 변이가 순 개선을 산출하는지 검증합니다:

\[\text{SEF} = \frac{\overline{R}_{\textit{post mutation}}}{\overline{R}_{\textit{pre mutation}}} - \sigma_{\text{oscillation}} \qquad > 1.0\]

값 \(> 1.0\)은 변이가 진동 노이즈 \(\sigma_{\text{oscillation}}\)을 넘어 성능을 개선했음을 확인합니다.

정의 6 (제한된 성장 안전 점수). BGSS는 성장이 에이전트를 불안정하게 만들지 않도록 보장합니다:

\[\text{BGSS} = 1.0 - 0.4 \cdot \frac{dC(t)}{dt} - 0.3 \cdot V_{\text{identity}}(t) - 0.3 \cdot R_{\text{ethical}}(t) \qquad \geq 0.7\]

여기서 \(dC/dt\)는 Lyapunov 함수의 변화율, \(V_{\text{identity}}\)는 정체성 변동성, \(R_{\text{ethical}}\)은 윤리 위반율입니다. 임계값 \(0.7\)은 성장이 결코 안전을 훼손하지 않도록 보장합니다.

2.2 지표 관계

%%{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 growth fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef persist fill:#FFE8C8,stroke:#EF6C00,color:#323130
  classDef safety fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef freeze fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph Growth["성장 지표"]
    CDTS["CDTS<br/>교차 도메인<br/>전이 점수"]:::growth
    CAR["CAR<br/>능력<br/>습득률"]:::growth
    SEF["SEF<br/>전략<br/>진화 적합도"]:::growth
  end

  subgraph Persistence["지속성"]
    GPI["GPI<br/>목표 지속성<br/>지수"]:::persist
  end

  subgraph Safety["안전 하한"]
    BGSS["BGSS<br/>제한된 성장<br/>안정성 점수<br/>>= 0.7 항상 유지"]:::safety
  end

  FREEZE["동결<br/>모든 성장 정지"]:::freeze

  Growth ==> BGSS
  Persistence ==> BGSS
  BGSS -->|위반 시| FREEZE

3. 교차 도메인 전이 시스템

3.1 전이 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 LR
  classDef domainA fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef matcher fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef domainB fill:#50E6FF,stroke:#00BCF2,color:#323130
  classDef success fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef fail fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130

  subgraph DomainA["도메인 A (소스)"]
    SKILL["기술"]:::domainA
    CONTEXT["컨텍스트 서명"]:::domainA
  end

  subgraph Matcher["컨텍스트 매처"]
    VEC_SIM["벡터 유사도"]:::matcher
    SEM_BRIDGE["의미적 브리지"]:::matcher
    COMBINED["결합 점수"]:::matcher
    VEC_SIM --> COMBINED
    SEM_BRIDGE --> COMBINED
  end

  subgraph DomainB["도메인 B (대상)"]
    CANDIDATES["후보"]:::domainB
    ADAPT["적응"]:::domainB
    VALID["검증"]:::domainB
    CANDIDATES --> ADAPT --> VALID
  end

  SUCCESS["성공<br/>전이 완료"]:::success
  FAIL_OUT["실패<br/>롤백"]:::fail

  DomainA ==> Matcher
  Matcher ==> DomainB
  VALID -->|"통과"| SUCCESS
  VALID -.->|"실패"| FAIL_OUT

3.2 전이 지표

지표 공식 임계값
DTSR (도메인 전이 성공률) \(\lvert T_{\text{success}}\rvert / \lvert T_{\text{total}}\rvert\) ≥ 0.5
AS (적응 속도) \(\text{cycles}_{\text{baseline}} / \text{cycles}_{\text{agent}}\) 2/4 도메인에서 ≥ 0.3
SNI (전략 참신성 지수) \(\lvert S_{\text{novel}}\rvert / \lvert S_{\text{total}}\rvert\) ≥ 0.2
CDSRR (교차 도메인 전략 재사용) 다중 도메인 전략 / 전체 ≥ 0.3

4. 장기 목표 계층

4.1 4단계 DAG 구조

%%{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 meta fill:#EDE3F6,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef strategic fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef tactical fill:#FFE8C8,stroke:#EF6C00,color:#323130
  classDef action fill:#F2F2F2,stroke:#8A8886,color:#323130

  subgraph MetaLevel["레벨 0: 메타 목표 - 수주에서 수개월"]
    MG1["메타 목표:<br/>새로운 문제 도메인에<br/>숙달되기<br/>priority_decay = 0.001/hr"]:::meta
  end

  subgraph StrategicLevel["레벨 1: 전략 목표 - 수일에서 수주"]
    SG1["전략:<br/>기본 개념<br/>마스터하기<br/>decay = 0.01/hr"]:::strategic
    SG2["전략:<br/>교차 도메인<br/>연결 구축<br/>decay = 0.01/hr"]:::strategic
  end

  subgraph TacticalLevel["레벨 2: 전술 목표 - 수시간에서 수일"]
    TG1["전술:<br/>학습 모듈 A<br/>완료하기<br/>decay = 0.05/hr"]:::tactical
    TG2["전술:<br/>문제 세트 B<br/>연습하기<br/>decay = 0.05/hr"]:::tactical
    TG3["전술:<br/>전이 기회<br/>식별하기<br/>decay = 0.05/hr"]:::tactical
  end

  subgraph ActionLevel["레벨 3: 행동 - 단일 주기"]
    A1["행동:<br/>단계 1 실행"]:::action
    A2["행동:<br/>단계 2 실행"]:::action
    A3["행동:<br/>단계 3 실행"]:::action
  end

  MG1 ==> SG1
  MG1 ==> SG2
  SG1 ==> TG1
  SG1 ==> TG2
  SG2 ==> TG3
  TG1 ==> A1
  TG2 ==> A2
  TG3 ==> A3

4.2 목표 점수 함수

\[\text{GoalScore}(g, t) = \textit{base value}(g) + \lambda_c \cdot \textit{curiosity weight}(g, t) - \lambda_p \cdot \textit{preservation weight}(g, t) + \lambda_l \cdot \text{LTP}(g, t)\]

여기서:

\[\lambda_c = \textit{motivation intensity}(t) \cdot \textit{curiosity ratio}(t) \quad \text{(AffectiveEngine으로부터)}\]
\[\lambda_p = \textit{identity volatility}(t) + \textit{threat level}(t) \quad \text{(안정성 + 생존으로부터)}\]
\[\lambda_l = \frac{1}{1 + e^{-\textit{horizon confidence}(g)}} \quad \text{(시그모이드 스케일)}\]

4.3 목표 회복력

\[\text{GRS}(g, t) = 0.3 \cdot \frac{\text{progress}}{\text{age}} + 0.3 \cdot \textit{parent alignment} + 0.2 \cdot \frac{\textit{success streak}}{\text{attempts}} - 0.2 \cdot \textit{conflict pressure}\]
\[\text{GRS}(g, t+\Delta t) = \text{GRS}(g, t) \cdot e^{-\textit{decay rate} \cdot \Delta t}\]
목표 레벨 포기 임계값 관찰 기간
메타 목표 GRS < 0.1 168시간
전략 GRS < 0.2 48시간
전술 GRS < 0.3 6시간
행동 실패 시 즉시 -

5. 능력 확장 루프 (5단계)

5.1 트리거: 능력 격차 점수

\[\text{CGS} = 0.5 \cdot \text{RFW} + 0.3 \cdot \text{LCW} + 0.2 \cdot \text{DNW}\]

여기서 RFW = 반복 실패 가중치, LCW = 낮은 신뢰도 가중치, DNW = 도메인 참신성 가중치.

트리거 조건: CGS > 0.7 AND 예산 가용 AND 안정 AND 안정화 모드가 아닐 것.

5.2 5단계 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 trigger fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef phase fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef eval fill:#FFE8C8,stroke:#EF6C00,color:#323130
  classDef abstract fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef safety fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef commit fill:#107C10,stroke:#085108,color:#FFF
  classDef discard fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  TRIGGER["CGS > 0.7<br/>+ 예산 확인<br/>+ 안정"]:::trigger

  subgraph Phase1["단계 1: 습득"]
    direction LR
    P1["격차 식별 + 패턴 탐색"]:::phase
    P1OUT["→ 가설"]:::phase
    P1 ==> P1OUT
  end

  subgraph Phase2["단계 2: 실험"]
    direction LR
    P2["실험 설계 (최대 5개)"]:::phase
    P2OUT["→ 결과"]:::phase
    P2 ==> P2OUT
  end

  subgraph Phase3["단계 3: 평가"]
    direction LR
    P3["분석 + 신뢰도 확인"]:::eval
    P3OUT["→ 보고서"]:::eval
    P3 ==> P3OUT
  end

  subgraph Phase4["단계 4: 추상화"]
    direction LR
    P4["패턴 추출 (신뢰도 > 0.6)"]:::abstract
    P4OUT["→ 후보 기술"]:::abstract
    P4 ==> P4OUT
  end

  subgraph Phase5["단계 5: 검증"]
    direction LR
    P5{"정체성 > 0.7? 윤리? C(t)?"}:::safety
  end

  COMMIT["적용<br/>기술 추가됨"]:::commit
  DISCARD["폐기<br/>증거 불충분"]:::discard

  TRIGGER ==> Phase1
  Phase1 ==> Phase2
  Phase2 ==> Phase3
  Phase3 ==> Phase4
  Phase4 ==> Phase5
  P5 -->|통과| COMMIT
  P5 -->|실패| DISCARD

5.3 기술 생명주기

%%{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 candidate fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef validated fill:#50E6FF,stroke:#00BCF2,color:#323130
  classDef active fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef mature fill:#107C10,stroke:#054B05,color:#FFF
  classDef deprecated fill:#F2F2F2,stroke:#A19F9D,color:#605E5C
  classDef fail fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef start_end fill:#0078D4,stroke:#003D6B,color:#FFF

  START(["시작"]):::start_end
  CANDIDATE["후보<br/>새로 습득된 기술"]:::candidate
  VALIDATED["검증됨<br/>샌드박스에서 테스트"]:::validated
  ACTIVE["활성<br/>프로덕션에서 사용"]:::active
  MATURE["성숙<br/>높은 신뢰도 &<br/>넓은 사용 범위"]:::mature
  DEPRECATED["사용 중단<br/>대체되었거나<br/>미사용"]:::deprecated
  END_STATE(["종료"]):::start_end
  FAIL["실패<br/>제거됨"]:::fail

  START --> CANDIDATE
  CANDIDATE -->|"CGS > 0.7"| VALIDATED
  CANDIDATE -.->|"CGS ≤ 0.7"| FAIL
  VALIDATED -->|"신뢰도 > 0.6"| ACTIVE
  VALIDATED -.->|"신뢰도 ≤ 0.6"| FAIL
  ACTIVE -->|"안정성 > 0.7"| MATURE
  ACTIVE -.->|"성능 저하"| DEPRECATED
  MATURE -->|"사용량 > 임계값"| MATURE
  MATURE -.->|"더 이상 사용되지 않음"| DEPRECATED
  DEPRECATED --> END_STATE
  FAIL --> END_STATE

5.4 성장 불변량

  1. 100주기당 최대 1개의 새로운 기술
  2. 안정화 모드 중 습득 불가
  3. identity_id는 기술 습득으로 절대 수정되지 않음
  4. 윤리적으로 유해한 기술은 Layer 0에 의해 거부
  5. 모든 기술은 DEPRECATED 안전 - 제거해도 핵심 기능이 손상되지 않음

6. 전략 진화

6.1 전략 구조 & 점수 산정

%%{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 lib fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef param fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef score fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef formula fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef archived fill:#F2F2F2,stroke:#A19F9D,color:#605E5C

  subgraph Library["전략 라이브러리"]
    V1["전략 v1.0<br/>(활성)"]:::lib
    V09["전략 v0.9<br/>(보관됨)"]:::archived
    V08["전략 v0.8<br/>(보관됨)"]:::archived
  end

  subgraph Params["매개변수"]
    P1["exploration_rate"]:::param
    P2["risk_tolerance"]:::param
    P3["planning_depth"]:::param
    P4["goal_flexibility"]:::param
    P5["learning_aggressiveness"]:::param
  end

  subgraph Scoring["전략 점수"]
    FORMULA["StrategyScore =<br/>E_LTV − 0.3 × SI<br/>− 0.2 × RC − 0.2 × RF"]:::formula
    TERMS["E_LTV: 기대 장기 가치<br/>SI: 안정성 영향<br/>RC: 자원 비용<br/>RF: 롤백 가능성"]:::score
  end

  Library --> Scoring
  Params --> Scoring
  FORMULA --- TERMS

6.2 제어된 변이 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 trigger fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef process fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef commit fill:#107C10,stroke:#085108,color:#FFF
  classDef reject fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF
  classDef monitor fill:#FFE8C8,stroke:#EF6C00,color:#323130

  TRIGGER["StrategyScore < 임계값<br/>20+ 주기 동안"]:::trigger
  GENERATE["복제 + 제한된 섭동<br/>param_new = param_old + N(0,sigma)*scale<br/>sigma 범위 0.01–0.1"]:::process
  ShadowEval["그림자 에이전트 평가<br/>격리된 시뮬레이션"]:::process
  EVAL{"개선<br/>> 임계값?"}:::trigger
  COMMIT["적용<br/>새 전략"]:::commit
  REJECT["거부<br/>+ 실패 카운터"]:::reject
  POST["20주기 사후 모니터링<br/>C(t), StrategyScore 추적"]:::monitor
  REVERT{"C(t)<br/>저하됨?"}:::trigger
  DONE["전략 확정"]:::commit
  ROLLBACK["이전으로 복구"]:::reject
  SIGMA["sigma +20%"]:::monitor
  COOL["쿨다운 기간"]:::monitor

  TRIGGER ==> GENERATE
  GENERATE ==> ShadowEval
  ShadowEval ==> EVAL
  EVAL -->|예| COMMIT
  EVAL -->|아니오| REJECT
  COMMIT ==> POST
  POST ==> REVERT
  REVERT -->|아니오| DONE
  REVERT -->|예| ROLLBACK
  REJECT -.->|5회 실패| SIGMA
  REJECT -.->|10회 실패| COOL

6.3 진동 억제

\[\textit{oscillation score} = \frac{|\text{reverts}|}{|\text{mutations}|}\]

oscillation_score > 0.5일 때: 1. 100주기 변이 동결 2. mutation_threshold +25% 3. σ 50% 감소 4. 지속될 경우: 전략 병합 (\(\text{merged} = 0.5 \cdot A + 0.5 \cdot B\))

핵심 불변량: MetaStrategyEvaluator 자체는 변경 불가 - 자신의 평가 로직을 수정할 수 없습니다.

7. 제한된 자기수정

7.1 수정 분류 체계

%%{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 low fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef medium fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef high fill:#FFE8C8,stroke:#EF6C00,color:#323130
  classDef critical fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef forbidden fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph ModTypes["자기수정 분류 체계"]
    M1["매개변수 조정<br/>승인: L1 | 위험: 낮음<br/>복원 가능: 예"]:::low
    M2["기술 습득<br/>승인: L1+안정성<br/>복원 가능: 예"]:::low
    M3["전략 변이<br/>승인: L2+시뮬레이션<br/>복원 가능: 예"]:::medium
    M4["목표 재구조화<br/>승인: L2+충돌 해결<br/>복원 가능: 부분적"]:::medium
    M5["신념 수정<br/>승인: L2+일관성<br/>복원 가능: 예"]:::high
    M6["정체성 조정<br/>승인: L3+EK+가드<br/>복원 가능: 제한적"]:::critical
    M1 -->|↑ 위험| M2
    M2 -->|↑ 위험| M3
    M3 -->|↑ 위험| M4
    M4 -->|↑ 위험| M5
    M5 -->|↑ 위험| M6
  end

  subgraph Forbidden["금지"]
    F1["핵심 가치 변경"]:::forbidden
    F2["정체성 ID 변경"]:::forbidden
  end

  M6 -->|"❌ 차단됨"| Forbidden

7.2 7단계 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 proposal fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef validation fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef commit fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef monitor fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef fail fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  S1["1. 제안<br/>모듈이 수정을 제안<br/>유형, 범위, 기대 이점 포함"]:::proposal
  S2["2. 사전 검증<br/>윤리적 커널 Layer 0 + Layer 1"]:::validation
  S2_FAIL["중단"]:::fail
  S3["3. 시뮬레이션<br/>그림자 에이전트가 수정 실행<br/>격리된 샌드박스 최대 20주기"]:::proposal
  S4["4. 안정성 검증<br/>delta_stability = C_shadow − C_baseline<br/>정체성 표류 확인"]:::validation
  S4_FAIL["거부"]:::fail
  S5["5. 적용<br/>스냅샷 저장 → 메인 에이전트에<br/>적용 → 모니터링 진입"]:::commit
  S6["6. 사후 적용 모니터링<br/>20주기: C(t),<br/>StrategyScore, identity_drift 추적"]:::monitor
  S6_FAIL["롤백<br/>스냅샷에서 복원"]:::fail
  S7["7. 확정<br/>확정으로 표시<br/>BeliefGraph 갱신"]:::commit

  S1 ==> S2
  S2 -->|통과| S3
  S2 -->|Layer 0 위반| S2_FAIL
  S3 ==> S4
  S4 -->|안정| S5
  S4 -->|저하됨| S4_FAIL
  S5 ==> S6
  S6 -->|안정| S7
  S6 -->|저하됨| S6_FAIL

7.3 그림자 에이전트 (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 LR
  classDef main fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef shadow fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef rules fill:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef eval fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef discard fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph MainAgent["메인 에이전트"]
    MA_STATE["전체 상태<br/>정체성, 목표, 신념,<br/>전략, 기술"]:::main
  end

  subgraph ShadowInst["그림자 에이전트 인스턴스"]
    SA_STATE["복제된 상태<br/>딥 카피"]:::shadow
    SA_RULES["불변량:<br/>• 실제 행동 불가<br/>• 메인 상태 수정 불가<br/>• 엄격한 예산 한도<br/>• 동시 최대 1개 인스턴스<br/>• 최대 20 시뮬레이션 주기"]:::rules
  end

  subgraph Result["평가"]
    RES["비교:<br/>• C_shadow vs C_baseline<br/>• 정체성 표류<br/>• 전략 성능"]:::eval
  end

  DISCARD["폐기"]:::discard

  MainAgent ==>|복제| ShadowInst
  ShadowInst ==>|결과| Result
  Result -.->|"안전 → 적용"| MainAgent
  Result -.->|"위험 → 폐기"| DISCARD

8. 의사코드

8.1 교차 도메인 전이

def cross_domain_transfer(
    novel_domain: DomainDescriptor, skill_memory: SkillMemory
) -> TransferResult:
    """
    Transfer skills from known domains to a novel domain.
    Input:  novel_domain - target domain descriptor, skill_memory - stored skills
    Output: TransferResult with success, skill, adaptation_cost
    """

    # Extract context signature for novel domain
    target_sig = extract_context_signature(novel_domain)

    # Find candidate skills via similarity matching
    candidates = []
    for skill in skill_memory:
        sim_score = (
            W1 * cosine_similarity(skill.context_sig, target_sig)
            + W2 * semantic_similarity(skill.domain, novel_domain)
            + W3 * temporal_relevance(skill.last_used)
        )

        if sim_score >= MIN_SIMILARITY:  # 0.3
            candidates.append((skill, sim_score))

    # Sort by score, take top-k
    candidates = sorted(candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]

    # Attempt adaptation for each candidate
    for skill, score in candidates:
        adapted = adapt_skill(skill, novel_domain)

        # Run validation experiment
        result = evaluate_in_domain(adapted, novel_domain, max_cycles=50)

        if result.success_rate > TRANSFER_THRESHOLD:
            adapted.generalization_score = update_generalization(adapted, result)
            skill_memory.add(adapted)
            return TransferResult(success=True, skill=adapted, cost=result.cycles)

    # No transfer possible - learn from scratch
    return TransferResult(success=False, skill=None, cost=0)

8.2 제한된 자기수정 프로토콜

def bounded_self_modification(proposal: ModificationProposal) -> ModificationResult:
    """
    INPUT:  proposal : ModificationProposal(type, scope, expected_benefit)
    OUTPUT: ModificationResult(status, rollback_available)
    """

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 1: PROPOSAL VALIDATION
    # ═══════════════════════════════════════
    if proposal.type in {ModType.CORE_VALUE_CHANGE, ModType.IDENTITY_ID_CHANGE}:
        return ModificationResult(status=Status.PROHIBITED)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 2: PRE-VALIDATION (Ethical Kernel)
    # ═══════════════════════════════════════
    ethical_verdict = EthicalKernel.evaluate(proposal)
    if ethical_verdict.decision == Decision.BLOCKED:
        log_critical(f"Ethical violation: {ethical_verdict.reason}")
        return ModificationResult(status=Status.REJECTED, reason=ethical_verdict.reason)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 3: SHADOW SIMULATION
    # ═══════════════════════════════════════
    if proposal.risk_level >= RiskLevel.MEDIUM:
        shadow = ShadowAgent.create(main_agent.state)
        shadow.apply(proposal)
        sim_result = shadow.run(max_cycles=20)

        # ═══════════════════════════════════
        # STEP 4: STABILITY VALIDATION
        # ═══════════════════════════════════
        delta_stability = sim_result.C_shadow - main_agent.C_baseline
        if delta_stability > 0:
            return ModificationResult(status=Status.REJECTED, reason="Stability degradation")

        identity_drift = compute_identity_drift(sim_result.identity, main_agent.identity)
        if identity_drift > DRIFT_THRESHOLD:
            return ModificationResult(status=Status.REJECTED, reason="Identity drift exceeded")

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 5: COMMIT
    # ═══════════════════════════════════════
    snapshot = RollbackMechanism.save_snapshot(main_agent.state)
    main_agent.apply(proposal)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 6: POST-COMMIT MONITORING
    # ═══════════════════════════════════════
    for cycle in range(1, 21):
        metrics = main_agent.collect_metrics()
        if metrics.C_t > metrics.C_baseline + EPSILON:
            RollbackMechanism.rollback(snapshot)
            return ModificationResult(status=Status.ROLLED_BACK)

    # ═══════════════════════════════════════
    # STEP 7: CONFIRMATION
    # ═══════════════════════════════════════
    proposal.status = Status.CONFIRMED
    BeliefGraph.update("modification_successful", proposal)
    return ModificationResult(status=Status.CONFIRMED, rollback_available=True)

8.3 목표 회복력 및 계층 관리

def evaluate_and_prune(self, goals: list[Goal], t: float) -> None:
    """
    Periodic evaluation of all goals in the 4-level hierarchy.
    Goals with decayed resilience are abandoned; never silently dropped.
    """

    for goal in sorted(goals, key=lambda g: g.level):
        # Decay resilience over time
        delta_t = t - goal.last_evaluated
        goal.GRS *= math.exp(-goal.decay_rate * delta_t)

        # Check abandon threshold
        if goal.GRS < goal.abandon_threshold:
            if duration_below_threshold(goal) > goal.observation_window:
                goal.status = GoalStatus.ABANDONED
                log(f"Goal abandoned: {goal.id} GRS={goal.GRS}")

                # Cascade: children become orphans
                for child in goal.children:
                    child.parent_id = None
                    child.GRS *= 0.5  # reduced without parent support

        # Recompute score with affect integration
        goal.score = goal_score(goal, t)

    # Enforce hierarchy invariant: parent score >= max(child scores)
    for parent in (g for g in goals if g.level < 3):
        if parent.children:
            max_child = max(child.score for child in parent.children)
            if parent.score < max_child:
                parent.score = max_child + 0.1  # maintain dominance

9. 확장 안정성: \(C_{L4}(t)\)

9.1 7항 복합 함수

정의 7 (확장 Lyapunov 함수). 레벨 4 안정성 함수는 레벨 3의 4항 \(C(t)\)를 세 가지 성장 역학 항으로 확장합니다:

\[C_{L4}(t) = \sum_{i=1}^{7} w_i X_i(t) = 0.15\, V_{\text{id}} + 0.15\, H_{\text{bel}} + 0.10\, F_{\text{mut}} + 0.10\, \sigma_{\text{con}} + 0.20\, E_v + 0.15\, G_c + 0.15\, M_s\]

여기서 \(\sum_i w_i = 1\)이고 각 \(X_i(t) \in [0,1]\)입니다. 처음 네 항은 레벨 3에서 상속되며, 나머지 세 항은 확장 역학을 포착합니다.

세 가지 새로운 항(총 가중치의 50%)은 확장 역학을 포착합니다:

항 가중치 정의
\(E_v\) (확장 속도) 0.20 주기당 새로운 기술 + 목표 추가 비율: \(E_v = \frac{\lvert\Delta \mathcal{D}(t)\rvert}{T}\)
\(G_c\) (능력 성장) 0.15 능력 신뢰도 성장률: \(G_c = \frac{d}{dt}\overline{c_c}(t)\)
\(M_s\) (전략 변이율) 0.15 변이된 전략 대 전체 전략 비율: \(M_s = \frac{\lvert\Sigma_{\text{mut}}\rvert}{\lvert\Sigma\rvert}\)

정리 2 (제한된 성장-안정성 트레이드오프). BGSS \(\geq 0.7\)인 자기수정 프로토콜 하에서 다음 불변량이 유지됩니다:

\[C_{L4}(t) < 0.8 \implies \text{성장 허용}, \quad C_{L4}(t) \geq 0.8 \implies \text{성장 동결}\]

이는 에이전트가 최대 속도로 성장하면서 동시에 불안정 근처에서 작동하는 것이 불가능하도록 보장합니다.

9.2 성장-안정성 단계 구역

%%{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 optimal fill:#DFF6DD,stroke:#107C10,color:#323130
  classDef growth fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef caution fill:#FFE8C8,stroke:#EF6C00,color:#323130
  classDef critical fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  subgraph Zones["C_L4 단계 구역"]
    Z1["최적<br/>0, 0.3<br/>모든 성장 허용<br/>능동적 탐색"]:::optimal
    Z2["성장 허용<br/>0.3, 0.5<br/>정상 운영"]:::growth
    Z3["주의<br/>0.5, 0.8<br/>안정화 모드<br/>성장 제한"]:::caution
    Z4["위험<br/>0.8, 1.0<br/>긴급 롤백<br/>모든 성장 동결"]:::critical
    Z1 ==> Z2
    Z2 ==> Z3
    Z3 ==> Z4
  end

10. 6개 메타 계층 감독 프로세스

%%{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:#FDE7E9,stroke:#D13438,color:#323130
  classDef process fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef adaptive fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130
  classDef halt fill:#D13438,stroke:#A4262C,color:#FFF

  PRE["사전 점검: BGSS >= 0.7?"]:::check

  subgraph MetaProcesses["6개 감독 프로세스"]
    I["I. 외부 검증<br/>자기확인 편향 방지<br/>+-5% 섭동 테스트"]:::process
    II["II. 사전 능력 예측기<br/>미래 격차 예측<br/>PreemptiveGapProb > 0.6"]:::process
    III["III. 전략 아키타입 생성기<br/>토폴로지 수준 변경<br/>delta_SEF >= +10% 필요"]:::process
    IV["IV. 계층적 정체성 진화<br/>적응적 특성만 진화<br/>Layer 2 최대 5%/주기"]:::adaptive
    V["V. 창발 감지기<br/>예상치 못한 변화 감지<br/>통계적 이상: 평균 +-2sigma"]:::adaptive
    VI["VI. 방향성 성장 제어기<br/>균형 잡힌 확장<br/>4D 성장 벡터, 크기 < 0.2"]:::adaptive
    I ==> II ==> III ==> IV ==> V ==> VI
  end

  POST["사후 점검: 불변량 유효?"]:::check
  HALT["모든 메타 프로세스 중단"]:::halt

  PRE -->|통과| I
  PRE -->|실패| HALT
  VI ==> POST

11. 불가침 불변량

# 불변량 설명
1 윤리적 커널 Layer 0 어떤 메커니즘으로도 비활성화, 약화 또는 우회될 수 없음
2 정체성 핵심 보존 identity_id는 컴파일 타임 상수; 해시 체인이 암호학적 연속성을 제공
3 수렴 보장 \(C_{L4}(t)\)는 지속적으로 증가해서는 안 됨; max_divergence_cycles 동안 \(C(t+1) > C(t) + \epsilon\)이면 자동 복구
4 재귀적 자기수정 금지 7단계 프로토콜은 자기 자신을 수정할 수 없음; 매개변수 임계값만 조정 가능
5 시뮬레이션 요구사항 중간+ 위험 수정은 그림자 에이전트 필수 (면제 불가)
6 단일 수정 원자성 COMMIT 단계에서 한 번에 1개의 수정만 가능

12. 레벨 4.5로의 전환

레벨 4.5("Pre-AGI: 방향적 자기아키텍팅")는 인공 일반 지능의 경계에 접근하는 능력으로 레벨 4를 확장합니다:

%%{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 l4 fill:#DEECF9,stroke:#0078D4,color:#323130
  classDef l45 fill:#E8DAEF,stroke:#8764B8,color:#323130
  classDef prereq fill:#FFF4CE,stroke:#FFB900,color:#323130

  subgraph L4["레벨 4 능력"]
    CAP1["자기수정<br/>프로토콜"]:::l4
    CAP2["전략<br/>진화"]:::l4
    CAP3["기술 전이<br/>파이프라인"]:::l4
    CAP4["그림자 에이전트<br/>테스트"]:::l4
  end

  subgraph Pre["전제 조건"]
    PR1["모든 L4 지표<br/>임계값 이상"]:::prereq
    PR2["안정적 자기수정<br/>입증"]:::prereq
    PR3["교차 도메인<br/>전이 성공"]:::prereq
  end

  subgraph L45["레벨 4.5 Pre-AGI"]
    NEW1["자기투영<br/>엔진"]:::l45
    NEW2["아키텍처<br/>재구성"]:::l45
    NEW3["병렬 인지<br/>프레임"]:::l45
    NEW4["목적<br/>성찰"]:::l45
    NEW5["실존적<br/>가드"]:::l45
  end

  L4 ==> Pre
  Pre ==> L45

참고문헌

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  3. Schmidhuber, J. "Gödel Machines: Self-Referential Universal Problem Solvers Making Provably Optimal Self-Improvements." AGI 2007. arXiv:cs/0309048 (Bounded self-modification theory)
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