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2nd/10_Wiki/Topics/Domain_Programming/Topic_Programming/Reflection_Pattern.md
T
Antigravity Agent c24165b8bc 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>
2026-07-11 11:05:56 +09:00

3.1 KiB

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id title category status verification_status canonical_id aliases duplicate_of source_trust_level confidence_score created_at updated_at review_reason merge_history tags raw_sources applied_in github_commit
pattern-reflection Reflection Pattern Pattern_AI draft applied
Reflection
자기성찰 패턴
self-reflection
self-critique
A 0.88 2026-06-13 2026-06-13
pattern
ai
reflection
self-improvement
platform-independent
일반 소프트웨어 공학 지식
ConnectAI/src/intelligence/*, src/features/selfReflector/* (적용 예)
ConnectAI

Reflection Pattern

🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)

Reflection 은 "모델이 자기 출력을 다시 점검·수정" 하는 패턴으로, 작은 모델의 1-pass 오류를 줄이지만 호출이 늘어 비용/지연이 증가 하므로 조건부로 써야 한다.

🧠 핵심 개념 (Core concepts)

  1. 생성 → 점검 → (필요시) 재생성 루프. 2. 점검은 결정론 신호 또는 LLM 자기비판. 3. 자기검토 지시를 시스템 프롬프트에 주입. 4. 무한 루프 방지(최대 라운드).

📖 세부 내용 (Details · 패턴 명세)

  • Problem (언제 쓰나): 1-pass 정확도가 부족하고, 오류 비용이 재검토 비용보다 클 때.
  • 사용 조건: 점검 신호(규칙/요구사항/근거) 정의 가능; 추가 호출 latency 감당.
  • 장점: 정확도·완결성↑, 누락/모순 발견, 불확실성 표면화.
  • 단점: 지연·비용↑, 과도하면 헤지 남발, 무한 루프 위험.
  • 대안: 결정론 검증만(무LLM), 외부 검증기, 더 큰 모델 1-pass.
  • 실패 사례: 매 턴 무조건 reflect 로 latency 폭증; 자기비판이 오히려 정답을 망침; 종료 조건 없어 루프.

💻 코드 패턴 (Code patterns)

draft = LLM(task)
signals = deterministicChecks(draft)        # 커버리지/근거/확신도 — 항상(저비용)
if signals.risky:                           # 조건부로만 LLM 점검
    issues = LLM_critique(task, draft)
    if issues: draft = revise(draft, issues)  # 최대 N라운드
emit(draft + confidence_footer)

적용 예: Intelligence 검증 레이어 (사전 자기검토 블록 + 조건부 critic), 결정 ADR-0009 결정론 항상 LLM검증 조건부.

⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)

"항상 성찰하면 좋다" 는 비용을 무시한 통념 — 위험 신호가 있을 때만 깊은 성찰이 비용 대비 효과적.

🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)

ConnectAI selfReflector + 조건부 Critic.

🔗 지식 그래프 (Knowledge Graph)

📚 출처 (Sources)

  • [S1] 일반 reflection/self-critique 지식
  • [S2] ConnectAI/src/intelligence/, features/selfReflector/ — 적용 예

📝 변경 이력 (Change history)

  • 2026-06-13: 프로젝트 독립 패턴 카드 작성.