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 ## 📌 Brief Summary
 Reasoning & Planning은 에이전트가 복잡한 문제를 해결하기 위해 목표를 분석하고, 세부 단계를 설계하며, 실행 과정에서 발생하는 오류를 수정해나가는 고차원 사고 프로세스이다. 단순히 다음 단어를 예측하는 수준을 넘어, 논리적 인과 관계를 추론하고 미래의 상황을 시뮬레이션하여 최적의 경로를 찾아가는 에이전트 지능의 핵심 구성 요소이다.
 
 ## 📖 Core Content
 *   **주요 추론 기법**:
-    *   **[[Chain-of-Thought]] (CoT)**: 복잡한 문제를 중간 단계의 논리적 흐름으로 나누어 사고하게 하여 추론 정확도를 높이는 기법.
-    *   **[[Reflexion]]**: 자신의 행동 결과를 평가하고 실패 원인을 분석하여 다음 시도에 반영하는 자기 비판 루프.
+    *   **Chain-of-Thought (CoT)**: 복잡한 문제를 중간 단계의 논리적 흐름으로 나누어 사고하게 하여 추론 정확도를 높이는 기법.
+    *   **Reflexion**: 자신의 행동 결과를 평가하고 실패 원인을 분석하여 다음 시도에 반영하는 자기 비판 루프.
     *   **Generate-and-Check**: 여러 대안을 생성한 후, 검증 모델이나 도구를 통해 최적의 안을 선택하는 방식.
 *   **계획 수립 프레임워크**:
     *   **PEV (Plan-Execute-Verify) 루프**: 실행 전 계획을 세우고, 실행 후 반드시 검증 단계를 거치는 결정론적 워크플로우.
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 ## 🔗 Knowledge Connections
 
 ### Related Concepts
-*   [[Agent Harness]]
+*   [[Agent Harness|Agent Harness]]
     *   연결 이유: 하네스의 E-component가 추론 루프를 물리적으로 제어한다.
-*   [[Self-verification]]
+*   [[Self-verification|Self-verification]]
     *   연결 이유: 계획이 성공했는지 판단하기 위한 필수적인 파트너 기술이다.
-*   [[Agentic Orchestration]]
+*   [[Agentic Orchestration|Agentic Orchestration]]
     *   연결 이유: 여러 에이전트 간의 계획을 통합하고 조율하는 상위 개념이다.
 
 ### Deeper Research Questions