LLM이 모든 지식을 내재화할 수 없다는 사실에서 agent 설계가 왜 중요해졌는지 정리합니다.
agentLLMinternalizationtool use
토픽 맵
이 사이트에는 정해진 읽는 순서가 없습니다. 각 문서는 독립적으로 읽을 수 있고, 필요한 개념을 taxonomy 축으로 찾아 들어가도록 구성했습니다.
문서 목록
메모리를 여러 층으로 나누는 이유와 내재화되지 않은 정보를 Knowledge Graph로 다루는 감각입니다.
memoryknowledge graphproteintaxonomy
입력 정리부터 Postcondition Verify까지 agent가 정보를 분류하고 실행하는 흐름입니다.
taxonomypipelinetemporal anchoringpostcondition
Syntax와 Semantics, T A R 논리모델, Assertion 기반 일반화와 검증 필요성을 설명합니다.
syntaxsemanticsTARassertion
OWL의 기본 감각과 EL, QL, RL 프로필을 예시 중심으로 설명합니다.
OWLELQLRLlogic model
규칙 검증과 LLM critic 반복을 belief 관리로 연결하는 구조입니다.
ruleSHACLcriticbelief
충돌 처리와 개발자가 직접 다는 guardrail을 사례 중심으로 설명합니다.
conflict handlingguardrailcase study
Operation을 어떻게 판단시키고, Internalization Boundary와 LongTerm Memory를 어떻게 나눌지 설명합니다.
operationaction ontologylong-term memory
능력과 권한을 구분하고, planning과 policy reasoning을 연결합니다.
capabilitypermissionplanningpolicy
Safety guard와 인간 승인 루프가 하나의 사이클로 돌아가는 구조를 설명합니다.
safetyguardhuman-in-the-loopcycle
내재화가 잘 됐는지 테스트하는 방법과 BadPlan, Critique, RepairedPattern 학습 세트를 설명합니다.
invariantinternalizationtestingtraining
온톨로지 위반을 loss로 보고, agent 판단을 숫자 기반으로 계속 평가하는 감각입니다.
ontology violationlossscoringevaluation
Agent ontology 문서를 읽기 위한 lexical 용어 사전입니다.
glossarylexicalterms
공통 taxonomy 축
문서 전반에서 is-a, part-of, role, lifecycle, evidence, normative, error, procedural taxonomy를 반복해서 사용합니다. 이는 agent가 내부화할 것과 외부에서 검색할 것을 분리하고, 실행 전에 법적·정책적 gate를 통과시키기 위한 분류 축입니다.