refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조

에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게
[공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류.
문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인).

- Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존)
- Topic_Graphic → Domain_Design
- Topic_Business → Domain_Product
- Topic_General → Domain_General
- _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning),
  Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing)
- 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서)
- 빈 폴더 정리 (memory/procedures)
- 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

10_Wiki/Topics/Domain_Programming/Harness_Research_2026-05/체크포인팅 (Checkpointing).md

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+# [[체크포인팅 (Checkpointing)]]
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+## 📌 Brief Summary
+에이전트 하네스에서 체크포인팅(Checkpointing)은 에이전트의 작업 상태를 지속적으로 보존하고 복구하기 위한 핵심 메모리 및 상태 관리 메커니즘입니다 [1]. 주로 장기 실행(Long-running) 작업이나 수일(Multi-day)에 걸친 파이프라인에서 중단된 작업을 컨텍스트 손실 없이 재개할 수 있도록 지원합니다 [2-4]. 또한, 오류 발생 시 시스템을 복구하는 결함 감내(Fault-tolerance) 패턴 및 인간 개입(Human-in-the-loop) 프로세스를 위한 일시 정지 지점으로도 활용됩니다 [5, 6].
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+## 📖 Core Content
+* **상태 복구 및 메모리 영속성:** 체크포인팅은 에이전트 하네스를 구성하는 5대 핵심 기술 프리미티브 중 '메모리(Memory)' 영역에 속합니다 [1]. 세션 간 상태 지속성을 유지하고, 실패한 지점부터 장기(Long-horizon) 작업을 다시 시작할 수 있도록 허용하여 모델의 컨텍스트 연속성을 보장합니다 [1, 2].
+* **절전 및 기상(Hibernate-and-wake) 아키텍처:** 6시간 이상 소요되거나 수일에 걸쳐 진행되는 머신러닝 파이프라인 자동화 등의 작업에서, 에이전트가 중단된 지점의 컨텍스트를 잃지 않고 작업을 재개할 수 있도록 절전 및 기상 방식의 체크포인팅 기술이 적용됩니다 [3].
+* **명시적 상태 제어 및 오케스트레이션:** LangGraph와 같은 프로덕션 수준의 프레임워크는 체크포인트 지속성을 일급 객체(First-class primitives)로 취급하여, 복잡한 조건부 워크플로우 내에서 에이전트의 상태를 명시적이고 세밀하게 제어합니다 [4, 7].
+* **결함 감내(Fault Tolerance) 패턴:** 에이전트 시스템에서 복구 불가능한 실패를 줄이기 위해 사용되는 4단계 결함 감내 레이어(지수 백오프 재시도 → 모델 대체 체인 → 오류 분류 → 체크포인트 복구) 중 최후의 복구 수단으로 기능하여 신뢰성을 높입니다 [6].
+* **인간 개입(HITL) 통제 수단:** AutoResearchClaw 등의 시스템에서는 체크포인트를 인간 개입 모드(Intervention mode) 중 하나로 설정하여, 에이전트가 작업을 진행하는 중간에 멈추어 인간의 교정이나 승인을 받을 수 있는 지점을 제공합니다 [5].
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+## ⚖️ Trade-offs & Caveats
+체크포인팅을 통해 에이전트의 상태를 세밀하게 제어하고 영속성을 부여하는 방식(예: LangGraph의 그래프 기반 상태 오케스트레이션)은 역할을 기반으로 하는 단순화된 대안 프레임워크들에 비해 설정이 장황(Verbose)해지며 학습 곡선이 가파르다는 제약이 있습니다 [8]. 또한, 중간 상태를 디스크나 파일 시스템에 오프로딩하여 상태를 보존하는 구조는 컨테이너화된 운영 환경에서 시스템의 운영상 복잡성(Operational complexity)을 증가시킬 수 있습니다 [9]. 그 외 체크포인팅 고유의 딥 다이브된 부작용이나 추가적인 반대 급부에 대해서는 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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+*Last updated: 2026-05-05*