**My First Rosetta Stone: 구조화된 인공지능 시스템 OrKa의 인지 전략**

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 시스템 설계자, 데브옵스 엔지니어, 소프트웨어 개발자

(중급 이상의 기술 이해도 기반)

핵심 요약

• OrKa는 구조화된 메모리와 검증 상태를 통해 결정적 라우팅을 실현
• MemoryReader → ValidationAgent → MemoryWriter의 프로세스로 논리적 추론을 기반으로 상태를 저장
• ClassifierRouter는 유사한 데이터 기반 구조적 추론(structured deduction)으로 중복 처리를 방지

섹션별 세부 요약

1. **9의 입력 처리: 메모리 기반 검증 프로세스**

• BinaryClassifier가 9 > 5 조건 평가 → true로 검증
• MemoryWriter가 JSON 형식의 구조화된 사실 저장:

{"number":"9","result":"true","condition":"greater_than_5","validation_status":"validated"}

• 모든 결정 사항이 가능한 재현성을 보장하는 트레이스 기록

2. **19의 입력 처리: 검증 실패 시 대응 전략**

• LLM이 JSON 형식을 정확히 생성하지 못함 → validation_status: false로 저장
• 시스템은 "실패 시도 기록"을 유지하며, 이후 로직에 영향을 미침
• "이유 인식 메모리(reason-aware memory) 기능 구현

3. **91의 입력 처리: 구조적 추론과 중복 처리 방지**

• MemoryReader가 19와 유사도 0.53의 데이터를 조회
• 19 > 5의 검증 상태를 기반으로 91 > 5의 유추
• ClassifierRouter가 중복된 재처리 없이 직접 답변 생성

결론

• *OrKa는 구조화된 인지 계층**(cognitive hierarchies)을 통해 LLM의 기능을 확장함.

→ MemoryWriter와 ClassifierRouter의 설계 원칙을 참고하여 시스템 내 논리 재사용 가능

→ orka_trace_20250624_*.json 파일을 통해 실제 트레이스 확인 가능