Files

T

koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

3.6 KiB

Raw Blame History

id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, inferred_by, tech_stack

title

Hierarchical Task Network (HTN, 계층적 태스크 네트워크)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"거대한 목표를 수행 가능한 작은 작업들로 분해하여 계획하라" — 복잡한 임무를 하위 태스크들의 계층 구조로 나누어, 에이전트가 상황에 맞는 구체적인 행동 시퀀스를 생성하게 하는 고급 AI 플래닝 기법.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: 상위 수준의 추상적 목표(Compound Task)를 조건에 따라 하위 작업(Primitive Task)으로 구체화(Decomposition)해 나가는 하향식(Top-down) 계획 패턴.
세부 내용:
- Methods: 복합 태스크를 수행하는 다양한 방법들의 집합. 현재 월드 상태(World State)에 맞는 최적의 방법을 선택.
- Sensors & World State: 주변 환경 정보를 수치화하여 계획 수립의 근거로 활용.
- Backtracking: 선택한 경로가 목표 달성에 실패할 경우, 이전 단계로 돌아가 다른 'Method'를 시도.
- Real-time Performance: GOAP에 비해 전체 탐색 공간이 계층적으로 제한되므로, 매우 복잡한 행동 체계에서도 빠른 연산 속도 유지.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 단순 상태 머신(FSM)의 폭발적인 복잡성을 해결하기 위해 등장. 최근에는 트랜스포머 기반의 행동 예측 모델과 결합하여 '계획하는 AI'로 진화 중.
정책 변화: Skybound 프로젝트의 분대 단위 적 AI는 HTN을 사용하여 협동 공격, 진형 유지, 부상자 후송 등 고차원적인 전술 행동을 수행함.

🔗 지식 연결 (Graph)

Goal-Oriented-Action-Planning, Behavior-Tree, Game-AI, A-Star-Algorithm
Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Hierarchical-Task-Network (HTN).md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

3.6 KiB Raw Blame History