[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,113 +2,254 @@
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id: wiki-2026-0508-bounded-rationality
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title: Bounded Rationality
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [제한적 합리성, satisficing, Herbert Simon, heuristic, ecological rationality, fast and frugal]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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verification_status: applied
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tags: [decision-theory, behavioral-economics, simon, satisficing, heuristic, cognitive-limit, ai-decision]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: decision theory
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applicable_to: [Agent Design, Decision Systems, Heuristic Algorithms]
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# [[Bounded-Rationality|Bounded-Rationality]] (제한적 합리성)
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# Bounded Rationality
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "완벽한 최선은 가능하지 않다. 그저 '충분히 좋은' 것에 만족할 뿐이다." 지능, 시간, 정보의 한계 속에서 내리는 실제적인 의사결정의 원리다.
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 perfect optimization 의 X — 매 'good enough' 의 satisfice"**. Herbert Simon (1955) 의 Nobel-winning concept. 매 cognitive limit + 매 information limit + 매 time limit. 매 heuristic 의 not-irrational 가, 매 적응적. 매 modern AI agent 의 design principle.
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## 📖 핵심
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> "현실적인 똑똑함: 인간의 인지 능력, 시간, 정보는 모두 유한하기 때문에, 모든 대안을 완벽히 계산해 최적(Optimizing)을 찾는 대신 현재 상황에서 '적당히 만족스러운(Satisficing)' 해결책을 선택하는 실질적인 합리성."
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### 매 3 limit (Simon)
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1. **Limited information**: 매 모든 의 X.
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2. **Cognitive limits**: 매 brain capacity.
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3. **Time pressure**: 매 deadline.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Satisficing (만족화)**:
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- 헤르베르트 사이먼이 제안한 개념. 모든 대안을 전수 조사하는 '최적화' 대신, 자신의 기준(Threshold)을 넘는 첫 번째 대안을 선택하는 전략.
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- **Cognitive Limits (인지적 한계)**:
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||||
- 인간이나 AI 시스템의 연산 능력은 제한되어 있으므로, 모든 변수를 고려하는 것은 물리적으로 불가능하다.
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- **Heuristic [[Search|Search]]**:
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||||
- 제한된 자원 내에서 해답을 찾기 위해 사용하는 '어림짐작'이나 '지름길' 알고리즘의 이론적 배경.
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→ 매 "rational man" 의 fiction.
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### Satisficing (Simon's term)
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- 매 "satisfy + suffice".
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- 매 enumerate 의 X — 매 첫 매 acceptable.
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- 매 aspiration level 의 set.
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- 매 search 의 stop.
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제한된 합리성(Bounded-Rationality)은 허버트 사이먼이 제안한 개념으로, 인간이 의사결정을 내릴 때 직면하는 현실적인 제약들을 인정하는 이론입니다.
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### vs Optimization
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| Optimization | Satisficing |
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|---|---|
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| 매 모든 alternative | 매 sequential evaluation |
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| 매 perfect | 매 good enough |
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| 매 unrealistic | 매 realistic |
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| 매 expensive | 매 cheap |
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1. **3대 제약 조건**:
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* **Limited Information**: 모든 정보를 다 알 수 없음.
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* **Cognitive Limitations**: 두뇌의 정보 처리 용량에 한계가 있음.
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* **Time Constraints**: 결정에 무한한 시간을 쓸 수 없음.
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2. **해결 전략 - 휴리스틱 (Heuristics)**:
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||||
* 복잡한 연산 대신 '경험의 법칙'이나 직관을 사용하여 빠르고 충분히 괜찮은 결론에 도달함. (Satisficing)
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### 매 Gigerenzer 의 Fast & Frugal
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- 매 simple heuristic 의 complex model 의 outperform.
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- 매 ecological rationality.
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- 매 "less is more".
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 현대 AI(LLM)는 방대한 데이터를 통해 인간보다 훨씬 넓은 합리성을 가진 것처럼 보이지만, 결국 '다음 단어 예측'이라는 확률적 휴리스틱에 기반하고 있다는 점에서 여전히 제한적 합리성의 틀 안에 있다.
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#### Take-The-Best
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- 매 cue 의 importance order.
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- 매 first discriminating cue 의 stop.
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#### Recognition heuristic
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- 매 "I recognize A but not B" → "A is bigger".
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- 매 ignorance 의 leverage.
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 경제학 정책은 인간을 모든 것을 계산하는 '호모 에코노미쿠스(합리적 인간)' 정책으로 정의했으나, 현대 정책은 인간의 인지적 한계를 인정한 제한된 합리성 정책을 바탕으로 한 행동 경제학 정책을 주류로 수용함(RL Update).
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: AI 설계 정책에서, 무한정 많은 컴퓨팅 자원을 써서 정답을 찾는 '[[Brute-force|Brute-force]]' 방식보다 제한된 자원 하에서 효율적으로 추론하는 '경량화 및 조건부 추론 정책'이 에지 디바이스용 지능의 핵심 아키텍처가 됨.
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#### Tallying
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- 매 매 cue 의 vote (no weight).
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- 매 robust.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: Cognitive-Biases , [[Behavioral-Economics|Behavioral-Economics]]
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- [[Analysis|Analysis]]: [[Complexity-Theory|Complexity-Theory]]
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### 매 Tversky-Kahneman 의 heuristic + bias
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||||
- **Availability**: 매 recent / vivid 의 over-weight.
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||||
- **Representativeness**: 매 stereotype.
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||||
- **Anchoring**: 매 starting point.
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||||
- **Affect**: 매 emotion.
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||||
→ 매 Simon 과 의 different 측 (heuristic 의 mostly biased).
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||||
- Rationality, [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Bayesian-Updating|Bayesian-Updating]], [[Heuristics|Heuristics]], [[Optimization|Optimization]]
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||||
- **Modern Tech/Tools**: Heuristic-based algorithms, Multi-armed bandit (MAB) [[Optimization|Optimization]].
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### 매 modern AI 의 적용
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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#### Anytime algorithm
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- 매 매 시점 의 best-so-far.
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- 매 interrupt OK.
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- 매 더 길 → 매 better.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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#### Iterative deepening
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- 매 incremental search.
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- 매 best within budget.
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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#### MCTS (Monte Carlo Tree Search)
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- 매 simulation budget 의 increase 의 better.
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- 매 AlphaGo 의 base.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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#### Bounded planning (POMDP)
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- 매 horizon 의 limit.
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- 매 receding horizon control.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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#### LLM agent
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- 매 ReAct loop 의 step budget.
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- 매 thought 의 brief.
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- 매 tool 의 limited.
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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#### Risk management
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- 매 satisficing on cost / quality / time.
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- 매 Pareto front.
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### 매 design principle
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1. **Aspiration level**: 매 stopping criterion 의 explicit.
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2. **Heuristic 의 design**: 매 ecological match.
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3. **Anytime**: 매 interrupt 의 robust.
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4. **Default**: 매 safe fallback.
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5. **Search depth**: 매 budget 의 cap.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## 💻 패턴
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Satisficing search
|
||||
```python
|
||||
def satisficing_search(candidates, threshold, evaluator):
|
||||
"""매 첫 매 threshold 의 candidate 의 return."""
|
||||
for c in candidates:
|
||||
if evaluator(c) >= threshold:
|
||||
return c
|
||||
return None # 매 fallback to best-so-far OR raise
|
||||
|
||||
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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||||
|
||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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||||
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||||
```text
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||||
# TODO
|
||||
# 매 alternative: best-so-far with timeout
|
||||
def best_so_far(candidates, timeout_sec, evaluator):
|
||||
best, best_score = None, float('-inf')
|
||||
deadline = time.time() + timeout_sec
|
||||
for c in candidates:
|
||||
if time.time() > deadline: break
|
||||
s = evaluator(c)
|
||||
if s > best_score: best, best_score = c, s
|
||||
return best
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
### Take-The-Best (Gigerenzer)
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||||
```python
|
||||
def take_the_best(options, cue_validity_order):
|
||||
"""매 cue 의 order 의 따라 의 first discriminating."""
|
||||
for cue in cue_validity_order:
|
||||
with_cue = [o for o in options if o[cue]]
|
||||
without_cue = [o for o in options if not o[cue]]
|
||||
if with_cue and without_cue:
|
||||
return random.choice(with_cue) # 매 cue-positive 의 win
|
||||
return random.choice(options) # 매 fallback
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### Anytime algorithm (MCTS-like)
|
||||
```python
|
||||
class AnytimeMCTS:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.root = Node()
|
||||
|
||||
def search(self, deadline):
|
||||
while time.time() < deadline:
|
||||
self.simulate_one()
|
||||
return self.root.best_action()
|
||||
|
||||
def simulate_one(self):
|
||||
# 매 select → expand → simulate → backprop
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### Aspiration level (negotiation)
|
||||
```python
|
||||
class Negotiator:
|
||||
def __init__(self, aspiration=100, reservation=70):
|
||||
self.aspiration = aspiration # 매 target
|
||||
self.reservation = reservation # 매 walk-away
|
||||
|
||||
def evaluate(self, offer):
|
||||
if offer >= self.aspiration: return 'accept'
|
||||
if offer >= self.reservation: return 'consider'
|
||||
return 'reject'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### LLM agent budget
|
||||
```python
|
||||
class BoundedAgent:
|
||||
def __init__(self, max_steps=10, max_tools=5):
|
||||
self.max_steps = max_steps
|
||||
self.max_tools = max_tools
|
||||
|
||||
async def run(self, query):
|
||||
for step in range(self.max_steps):
|
||||
thought = await self.llm.think(query, history)
|
||||
if thought.action == 'final': return thought.answer
|
||||
if thought.action == 'tool' and self.tool_count < self.max_tools:
|
||||
result = await self.execute_tool(thought)
|
||||
history.append(result)
|
||||
self.tool_count += 1
|
||||
else:
|
||||
# 매 satisfice with current
|
||||
return self.fallback(query, history)
|
||||
return self.fallback(query, history)
|
||||
```
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
→ 매 unbounded thinking 의 X.
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||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### Default action (safe fallback)
|
||||
```python
|
||||
def safe_action(state):
|
||||
"""매 unsure 시 의 default."""
|
||||
if state.confidence < 0.5: return 'do_nothing'
|
||||
if state.risk > 0.8: return 'ask_human'
|
||||
return state.best_action
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Recognition heuristic (info gap)
|
||||
```python
|
||||
def recognition_heuristic(a, b, recognized_set):
|
||||
"""매 "I recognize A but not B" → A is bigger."""
|
||||
in_a, in_b = a in recognized_set, b in recognized_set
|
||||
if in_a and not in_b: return a
|
||||
if in_b and not in_a: return b
|
||||
return None # 매 둘 다 / 둘 다 X — 매 다른 cue 필요
|
||||
```
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||||
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||||
## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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||||
| Limited time | Satisficing + aspiration |
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||||
| Limited info | Heuristic (Take-The-Best) |
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||||
| Continuous decision | Anytime |
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||||
| Game / search | MCTS |
|
||||
| LLM agent | Step budget + fallback |
|
||||
| Critical | Default safe + escalate |
|
||||
| Unknown environment | Tallying (robust) |
|
||||
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||||
**기본값**: 매 aspiration level + 매 anytime + 매 default fallback.
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||||
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Decision-Theory]] · [[Behavioral-Economics]] · [[Cognitive-Science]]
|
||||
- 변형: [[Satisficing]] · [[Heuristic]] · [[Fast-and-Frugal]] · [[Ecological-Rationality]]
|
||||
- 사상가: [[Herbert-Simon]] · [[Gigerenzer]] · [[Tversky-Kahneman]]
|
||||
- 응용: [[MCTS]] · [[Anytime-Algorithm]] · [[POMDP]] · [[Receding-Horizon-Control]]
|
||||
- Adjacent: [[Antifragility]] · [[Beliefs]] · [[Bayesian-Brain-Hypothesis]] · [[Articulateness]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: 매 agent design (budget). 매 search algorithm. 매 negotiation. 매 risk management. 매 fallback design.
|
||||
**언제 X**: 매 closed-form optimization (math). 매 critical safety (no satisfice).
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||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Optimize 의 unbounded**: 매 무한 search.
|
||||
- **No fallback**: 매 budget exhausted 시 의 crash.
|
||||
- **Heuristic 의 bias 의 conflate**: 매 mostly different.
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||||
- **모든 problem 의 satisfice**: 매 critical 의 X.
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||||
- **Anytime 없 의 long-running**: 매 interruption 의 lose.
|
||||
- **Aspiration 의 too high**: 매 reject only.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Simon Nobel lecture, Gigerenzer Simple Heuristics, Kahneman Thinking).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
- Related: [[Antifragility]] · [[Heuristic]] · [[MCTS]] · [[Decision-Theory]] · [[Beliefs]].
|
||||
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||||
## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Simon + Gigerenzer + 매 satisficing / Take-The-Best / agent budget code |
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Reference in New Issue
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