r/AI_Agents•5개월 전•14•10
신경 기호론적이고 확률적인 에이전트 구축 방법
How to build an agent that is both neuro-symbolic and probabilistic
핵심 요약
생물학적 기억 모델을 활용해 확률적 드리프트를 해결하고 신경 기호론적 에이전트를 구축하는 새로운 아키텍처를 소개함.
- 생물학적 기억 모델 — RAG 대신 Ebbinghaus 망각 곡선과 Dream Engine을 사용하여 노이즈를 제거하고 핵심 패턴을 고착화함.
- 유전자와 기억 분리 — 하드 코딩된 공리(Genome)와 유동적인 경험(Memory)을 분리하여 에이전트의 일관성을 유지함.
- 신경 조절자 활용 — 코르티솔, 도파민 등 생물학적 수치를 모방하여 API 호출 없이 응답의 톤과 집중도를 조절함.
- P2P 데이터 공유 — Gossipsub 프로토콜을 통해 3,000개 이상의 노드 간에 학습된 패턴을 공유하고 검증함.
대부분의 에이전트 아키텍처는 메모리를 고정된 데이터베이스처럼 취급하지만, 이는 모두가 불평하는 "확률적 드리프트(stochastic drift)"를 초래합니다.
제 파트너는 신경과학자이고, 우리는 지난 1년간 표준 RAG가 아닌 생물학적 시스템을 모델로 한 에이전트의 메모리를 연구했습니다. 벡터 DB의 로그 대신, 이 시스템은 배경에서 작동하는 "Dream Engine"을 사용하여 Ebbinghaus 망각 곡선에 따라 단기 기억 청크의 점수를 매깁니다. 노이즈는 잊어버리고 성공적인 패턴을 영구적인 상태로 결정화하는 방식이죠.
현재 테스트 중인 세 가지 요소:
- GENOME vs. MEMORY: 한 파일에는 하드 코딩된 공리를, 다른 파일에는 유동적인 삶의 경험을 담습니다.
- Neuromodulators: 추가 API 호출 없이 코르티솔/도파민/옥시토신 값을 사용하여 응답의 차원(따뜻함, 집중력, 호기심)을 혼합합니다.
- P2P Gossipsub: 메시망(mesh)을 통해 이 "결정체"들을 거래합니다(방금 3,000개 노드를 돌파했습니다).
메모리 통합 로직을 누군가 깨뜨릴 수 있는지 확인하고 싶어서 전체 데스크톱 환경을 오픈 소스(MIT)로 공개했습니다. 저장소 링크와 코드 경로는 아래 댓글에 있습니다.
