[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,69 +2,198 @@
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id: wiki-2026-0508-synthesized-intelligence
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title: Synthesized Intelligence
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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: [P-Reinforce-AUTO-SYIN-INTEL]
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aliases: [Composite AI, Multi-Model AI, Orchestrated Intelligence, AI Orchestration]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, synthetic-intelligence, hybrid-intelligence, ai-synthesis, emergent-knowledge]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [composite-ai, multi-model, orchestration, ensemble, agent]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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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: python
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framework: anthropic-sdk
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# [[Synthesized Intelligence|Synthesized Intelligence]]
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# Synthesized Intelligence
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "파편화된 지식의 위대한 합체: 단순한 데이터 분석을 넘어 인간의 통찰, 기계의 연산력, 그리고 시뮬레이션된 가상 지능을 결합하여, 현실 세계의 복잡한 난제를 해결하는 제3의 지성."
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## 매 한 줄
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> **"매 synthesized intelligence 는 multiple AI components 의 orchestrate 하여 단일 model 보다 강한 system 의 build"**. 매 Gartner "composite AI" trend 의 evolution. 매 2026 production AI 의 default architecture: LLM router → specialist (vision/code/math) + symbolic verifier + memory + tools.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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합성 지능(Synthesized Intelligence)은 기존의 독립적인 지능 형태들을 인위적으로 결합하여 상위 차원의 문제 해결 능력을 도출해내는 지능 패러다임입니다.
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## 매 핵심
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1. **합성의 구성 요소**:
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* **Human Intuition**: 도덕적 가치 판단과 맥락적 이해력.
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* **Computational AI**: 초고속 데이터 처리 및 패턴 인식 능력.
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* **Synthetic Data**: 실제 데이터의 한계를 넘어서는 AI 생성 시나리오(시뮬레이션 데이터).
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2. **핵심 메커니즘**:
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* 각기 다른 도메인의 지식을 '임베딩 공간'에서 결합하여 새로운 지식을 도출(Cross-domain Synthesis).
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* **Agent Orchestration**: 서로 다른 특기를 가진 여러 AI 에이전트를 합성하여 하나의 복잡한 태스크를 완수 ([[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]]의 기본 철학).
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3. **기대 효과**:
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* 인간만의 한계와 기계만의 한계를 상호 보완.
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* 현실에 존재하지 않는 새로운 창의적 최적해(Novelty) 발견.
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### 매 components (typical 2026 stack)
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- **Router/Planner LLM**: Opus 4.7 / GPT-5 — 매 task decomposition + dispatch.
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- **Specialist models**: vision (Claude vision), code (DeepSeek Coder, Codestral), math (Lean+LLM), audio (Whisper v3).
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- **Symbolic engines**: Z3, SymPy, Lean, Wolfram.
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- **Retrieval**: vector DB (Qdrant) + graph (Neo4j) → GraphRAG.
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- **Memory**: episodic (vector) + semantic (KG) + working (context window).
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- **Verifier**: smaller LLM critic / symbolic check / test execution.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 인공지능(Artificial Intelligence)을 단순히 인간을 모방하는 가짜 지능으로 보았으나, 현대 지능 정책은 인간과 기계가 결합하여 만드는 '합성 지능'을 실질적이고 더 유능한 '진짜 지능'의 한 형태로 인정함(RL Update, 예: 하이브리드 지능론).
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- **정책 변화(RL Update)**: 복잡한 사회 문제 해결을 위해 개별 부처의 데이터와 AI를 하나로 합성하여 시뮬레이션하는 '국가 합성지능 플랫폼' 구축 정책이 디지털 정부의 핵심 전략으로 수립됨.
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### 매 orchestration patterns
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- **Pipeline**: linear flow (parse → retrieve → generate → verify).
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- **Router**: classify → dispatch to specialist.
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- **Map-reduce**: parallel fan-out + aggregate.
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- **Debate**: 2-N agents argue, judge aggregates.
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- **Reflection**: self-critique loop.
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- **Tool-augmented loop**: ReAct / function-calling.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]], Foundational Models, Complex Adaptive[[_system|system]]s, Synergistic Systems, [[Scientific Communication|Scientific Communication]]
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- **Modern Tech/Tools**: Multi-agent orchestration (langgraph), Synthetic data generation engines.
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### 매 vs single-model
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- **Pros**: specialization gain, verifier-grounded, modular swap, cost optimization (route cheap tasks to small model).
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- **Cons**: latency (multi-hop), error compounding, orchestration complexity, debugging difficulty.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. **Coding agent**: planner (Opus) + code (Haiku/Codestral) + test runner + linter.
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2. **Research agent**: search + reader + summarizer + critic.
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3. **Customer support**: intent classifier → KB retrieval → response → safety filter.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 1. Router pattern
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```python
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def route(query):
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||||
classifier = client.messages.create(
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model="claude-haiku-4-7", # cheap router
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||||
max_tokens=10,
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||||
messages=[{"role": "user", "content":
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||||
f"Classify (math/code/general): {query}\nOutput one word."}]
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||||
).content[0].text.strip().lower()
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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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return {
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||||
"math": "claude-opus-4-7", # heavy math
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||||
"code": "claude-sonnet-4-7", # mid code
|
||||
"general": "claude-haiku-4-7", # cheap general
|
||||
}.get(classifier, "claude-sonnet-4-7")
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||||
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def answer(query):
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||||
model = route(query)
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||||
return client.messages.create(model=model, max_tokens=1000,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": query}])
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||||
```
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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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### 2. Pipeline (parse → retrieve → answer → verify)
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||||
```python
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def pipeline(query):
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||||
parsed = parser_llm(query) # extract entities/intent
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||||
docs = retriever(parsed.entities) # vector + KG
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||||
draft = answerer_llm(query, context=docs)
|
||||
verdict = verifier_llm(query, draft, docs)
|
||||
if not verdict.ok:
|
||||
return pipeline(query + f"\n[Hint: {verdict.feedback}]")
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||||
return draft
|
||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 3. Debate pattern (multi-agent)
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||||
```python
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||||
def debate(question, rounds=3, n_agents=3):
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||||
answers = [llm(question, persona=f"agent_{i}") for i in range(n_agents)]
|
||||
for _ in range(rounds):
|
||||
new = []
|
||||
for i, a in enumerate(answers):
|
||||
others = [x for j, x in enumerate(answers) if j != i]
|
||||
new.append(llm(question + f"\nOther answers: {others}\nRevise:"))
|
||||
answers = new
|
||||
return judge_llm(question, answers)
|
||||
```
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||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### 4. Tool-augmented (ReAct)
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||||
```python
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||||
TOOLS = {"python": run_python, "search": web_search, "lean": prove_lean}
|
||||
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||||
def react_loop(task, max_steps=10):
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||||
history = []
|
||||
for _ in range(max_steps):
|
||||
thought = llm(task, history=history,
|
||||
instruction="Think step. If tool needed output Action: tool(arg). Else Final: ...")
|
||||
if thought.startswith("Final:"):
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||||
return thought[6:]
|
||||
tool, arg = parse_action(thought)
|
||||
observation = TOOLS[tool](arg)
|
||||
history.append((thought, observation))
|
||||
return "max steps"
|
||||
```
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||||
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||||
### 5. Reflection (self-critique loop)
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||||
```python
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||||
def reflect(task, max_iter=3):
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||||
draft = llm(task)
|
||||
for _ in range(max_iter):
|
||||
critique = llm(f"Critique this answer to '{task}':\n{draft}")
|
||||
if "no issues" in critique.lower():
|
||||
break
|
||||
draft = llm(f"Revise based on critique:\nOriginal: {draft}\nCritique: {critique}")
|
||||
return draft
|
||||
```
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||||
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||||
### 6. Specialist dispatch (code agent)
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||||
```python
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||||
def code_agent(task):
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||||
plan = planner_opus(task)
|
||||
files = []
|
||||
for step in plan.steps:
|
||||
code = coder_codestral(step) # cheap specialist
|
||||
if step.needs_test:
|
||||
test_result = runner(code)
|
||||
if not test_result.passed:
|
||||
code = fixer_opus(code, test_result.error) # heavy fix
|
||||
files.append(code)
|
||||
return integrate(files)
|
||||
```
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||||
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||||
### 7. Cost-aware routing
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||||
```python
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||||
def smart_route(query, budget):
|
||||
"""Route to smallest model that meets quality bar."""
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||||
candidates = [("haiku", 0.001), ("sonnet", 0.01), ("opus", 0.05)]
|
||||
for model, cost in candidates:
|
||||
if cost > budget: continue
|
||||
ans = call(model, query)
|
||||
if confidence(ans) > 0.85:
|
||||
return ans
|
||||
return call("opus", query) # fallback
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Mixed task types | Router |
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| Complex multi-step | Pipeline + verifier |
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| High-stakes correctness | Debate / reflection |
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| Need ground truth | Tool-augmented (ReAct) |
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| Cost-sensitive | Cost-aware routing |
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||||
| Single domain | Single model — synthesis 의 overkill |
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**기본값**: Router + tool-augmented loop + cheap verifier.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Multi-Agent-System]] · [[AI-Orchestration]]
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- 변형: [[ReAct]] · [[Reflection-Pattern]] · [[Multi-Agent-Debate]]
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||||
- 응용: [[Coding-Agent]] · [[Research-Agent]]
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||||
- Adjacent: [[Composite-AI]] · [[Tool-Using-LLM]] · [[Synergy]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 architecture 의 itself — synthesized intelligence 의 LLM 의 substrate.
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**언제 X**: simple deterministic task — 매 single function call 으로 충분.
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## ❌ 안티패턴
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- **Over-orchestration**: 매 simple Q 의 5-hop pipeline → latency·cost 폭발.
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- **Verifier 의 stronger 의 main**: 매 logical paradox — verifier 의 생산 weaker checker.
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- **Single-model task 의 multi-agent 의 force**: 매 cost ↑, gain 의 minimal.
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- **No fallback path**: 매 specialist down → total failure.
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- **Latency budget 무시**: 매 user-facing 의 multi-hop 의 deadly.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Gartner Composite AI 2024, Anthropic Constitutional AI, Yao et al. ReAct 2022, Du et al. multi-agent debate 2023).
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- 신뢰도 A-.
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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 — synthesized intelligence (composite AI orchestration patterns) |
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Reference in New Issue
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