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AGI급 AI 플랫폼 핵심 구성요소 및 영향 분석
AI for U Project
피아제 인지발달론 기반 AGI 플랫폼 아키텍처 시각화
최대 성능 향상 목표
일반 AI 에이전트 대비
Multi-AI(Gemini, Claude, ChatGPT)의 논리적 추론 시너지를 통해 달성되는 압도적인 성능 향상 목표입니다.
AGI 작동 근본 철학
💡
사용자 (Why)
동기 부여 / 목표 제시
🧠
AI 코어 (What & How)
전략 수립 / 자율 실행
사용자의 Why(동기)를 바탕으로 AI가 What(계획)과 How(실행)를 자율적으로 결정합니다.
피아제 인지 발달 단계로 본 AGI 아키텍처
AI 플랫폼은 지식 저장(스키마)부터 논리적 사고(조작)까지, 피아제의 인지발달 과정을 단계적으로 거치며 AGI급 문제 해결 능력을 확보합니다.
1. 기억 (Memory)
(스키마)
지식과 경험을 **구조화**하여 저장하는 틀 (ChromaDB + Neo4j).
2. 인지 (Cognition)
(동화)
새로운 요청을 기존 스키마에 **통합**하여 목표 파악 (명령어 파서 + 지식 지도).
3. 지식의 재구성 (조절)
(Accommodation / 신경계)
외부 자극에 맞춰 지식 구조를 동적으로 재구성하고 핵심 정보를 인출합니다. (동적 컨텍스트 관리)
4. 논리적 사고와 실행 (조작)
(Operation / 신경계)
재구성된 정보를 활용하여 최적의 전략을 수립하고 자율적으로 실행합니다. (에이전트 코어 로직)
3. 지식의 재구성 (조절): 동적 컨텍스트 관리
새로운 요청이라는 외부 자극을 받아들여, 기존의 지식 구조(기억/인지)를 상황에 맞게 동적으로 재구성하는 **’조절(Accommodation)’** 과정입니다.
지식 재구성 프로세스 (하이브리드 검색)
기대 효과 (속도, 비용, 정확도)
토큰 사용량 감소와 핵심 맥락 집중으로 정확도가 극대화됩니다.
4. 논리적 사고와 실행 (조작): 에이전트 코어 로직
재구성된 정보를 바탕으로 논리적 사고(3-Tier AI)와 실행 전략을 수립하는 **’조작(Operation)’**을 통해 목표를 자율적으로 실행하는 단계입니다.
Asking AI (질문)
모호한 요청을 **명확하게** 정의하고 목표를 확정합니다.
Thinking AI (사고)
재구성된 정보로 **최적의 실행 전략**을 논리적으로 수립합니다.
Working AI (실행)
수립된 전략을 Multi-AI 엔진을 통해 실제 작업으로 **완료**합니다.
Multi-AI 폴백 시스템 (95%+ 성공률)
논리적 추론 시너지 계수 1.5배가 적용되어, **최대 630배 성능**을 달성하며 높은 성공률을 보장합니다.
핵심 성과 지표 (KPI) 비교
AGI 신경계(조절 및 조작)가 구현되었을 때, 기존 AI 시스템 대비 예상되는 성능 향상 지표입니다.
