AI 에이전트의 고질적 병목 현상을 해결하기 위한 새로운 연구 아키텍처 공유. 피드백 부탁드려요.
Sharing a different Research Architecture for AI Agents to inspect and tackle known bottlenecks for running autonomous agents. Feedback?
핵심 요약
모든 상호작용을 재현 가능한 로그로 기록하여 블랙박스 문제를 해결하는 투명한 AI 에이전트 런타임 아키텍처입니다.
- 투명한 런타임 — 모든 AI 상호작용을 재현 가능한 실행 트레일로 기록하여 투명성을 확보함.
- 추가 전용 로그 — 모든 상태 변화를 append-only 로그로 관리해 실행 과정을 완벽히 재구성함.
- 검증 및 게이트 — 실행 중 일시 정지, 편집, 검증 단계를 두어 에이전트의 신뢰도를 제어함.
- 데이터 출처 추적 — 컨텍스트 항목별 출처를 관리하여 잘못된 계획의 원인을 정밀하게 파악함.
This is a research project based on experiments done on another project which has implementations and ideas that became research papers, all links in comments.
A Transparent AI Language Runtime where every AI interaction becomes a replay-able execution trail. Plan. Execute. Observe. Verify. Remember. Nothing is hidden. Everything is inspectable.
A fresh, standalone backend where every user turn is a replayable trail:
InputEnvelope
-> context (provenance per item)
-> gate (pause/edit)
-> plan
-> act/observe loop (tools, MCP, skills)
-> verify (revision route)
-> respond
-> memory commit (notes + facts + synopsis)
Every transition = one typed event in an append-only log
TrailProjection: timeline + node/edge graph, per inspection level
No hidden state: what the gate shows is exactly what the model sees, and the whole run reconstructs from the event log alone.
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#transparent_ai_agent
