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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-ICRE-001
category: Unified
confidence_score: 0.92
tags: [auto-reinforced, icre-framework, cognition, information-[[Processing|Processing]], [[Reasoning|Reasoning]], execution]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[ICRE-Framework|ICRE-Framework]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "지능의 4박자 순환: 정보를 포착(Capture)하고, 맥락을 파악(Information)하며, 논리적으로 추론(Reasoning)한 뒤, 실제 행동으로 옮기는(Execution) 일련의 프로세스이자, 유능한 에이전트가 갖춰야 할 필수 인지 파이프라인."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
ICRE 프레임워크는 지능적 개체(인간 또는 AI)가 문제를 해결하는 4단계를 정의합니다.

1.  **I - Information (맥락화)**: 단순 데이터를 의미 있는 정보로 전환. ([[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]와 연결)
2.  **C - Capture (포착)**: 세상으로부터 실시간 신호나 명령을 입력받음.
3.  **R - Reasoning (추론)**: 보유한 지식과 정보를 조합하여 최선의 해답이나 계획을 도출.
4.  **E - Execution (실행)**: 도출된 결론을 물리적/디지털적 행동으로 변환. (Agentic-Workflow의 완성)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 인공지능은 I-C-R(정보-포착-추론) 단계에만 머무르는 '관조적 지능 정책'이었으나, 현대 AI 에이전트 정책은 도구와 API를 사용하여 직접 문제를 해결하는 'E(실행) 중심 정책'으로 급격히 이동함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 각 단계가 순차적으로 일어나기보다, 실행 결과(E)를 다시 포착(C)하여 추론(R)을 수정하는 '폐쇄 루프 자가 피드백 정책'이 에이전트의 지능을 결정하는 척도가 됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Agentic-Workflow, [[Reasoning|Reasoning]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]], [[Cognitive-Architecture|Cognitive-Architecture]], [[Feedback-Loops|Feedback-Loops]]
- **Modern Tech/Tools**: AutoGPT, LangChain, [[AI Agents|AI Agents]], Robotic Process Automation (RPA).
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