ASTRA 자기 제안(검증 통과분) 1순위 구현: 충돌을 '감지'에서 '재구성'으로.
[충돌 → 통합 초안 (사람 승인 대기)]
- conflictScan: 모순 감지 시 LLM이 통합 초안 생성 → .astra/growth/reconcile/
(런당 ≤3건). 신뢰 권고 우선 쪽 기준 + 타방의 유효 정보 보존 + 판단 불가
사실은 "(확인 필요: A는 X, B는 Y)" 병기 + 출처 표기 강제.
- 자동 반영 절대 없음 — 초안 머리에 명기, 승인 시 사람이 직접 반영 (status:
pending-review). 거부 = 파일 삭제.
[A-MEM 레슨 네트워크 (NeurIPS 2025 이식, deep research 2순위)]
- lessonNetwork.ts: 새 레슨 저장 시 기존 레슨과 토큰 자카드 유사도 상위 3개를
"## 관련 레슨" [[위키링크]]로 연결 + 기존 레슨에 백링크(역방향 갱신 —
memory evolution). LLM 호출 0 — 캡처 경로 지연 없음. 멱등(재실행 안전).
- 연결 지점: Correction Loop 자동 레슨 + 수동 레슨 생성(Astra: New Lesson).
고립된 카드 모음 → 상호 연결 네트워크: "같은 종류의 실수" 패턴이 파일
수준에서 보이고 RAG 위키링크로 함께 검색됨.
테스트 6건 추가 (유사도·링크 멱등·양방향·초안 형식). 전체 588 통과.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
self-evolving 고도화: 사용자 정정이 곧 Ground Truth — 정답지를 사람이 따로
만들지 않고, 태그 통계가 리포트에 머물지 않고 다음 턴의 행동을 바꾼다.
① 정정 감지·태깅 (correctionLoop.ts + agent.ts 훅, fire-and-forget):
- "아니야/틀렸어/~가 아니라" 류 정정 발화 감지 (보수적 — 추임새 "아니"는 제외)
- LLM 오류 분류 (사실오류/근거누락/맥락누락/추론오류/지시불이행/형식오류,
실패 시 휴리스틱 fallback) → error-tag frontmatter 레슨(lessons/) 저장
- 동시에 회귀 케이스 적립: .astra/eval/corrections.jsonl {질문, 틀린답, 정정}
② 주간 성장 사이클 확장 (1.5단계):
- 정정 회귀 테스트: 정정받은 질문을 두뇌 검색 컨텍스트와 함께 재실행 →
LLM-judge "같은 실수 반복?" 판정 → growth/regression-report.md (사이클당 ≤8건)
- 약점 프로필: 최근 60일 태그 통계 → growth/weakness-profile.json
③ 결핍의 행동화 (memoryContext):
- GROUNDING 약함 + agent scope 적용 중 → 전체 두뇌 1회 재검색 (scope 가
정답 문서를 가리는 경우 구제, 더 강한 근거일 때만 채택)
- 그래도 약함 → 학습 큐에 지식 공백 자동 proposed 등록 (질문 해시 중복 차단,
20건 폭주 방지, 승인은 사람 — Permission Based Learning 유지)
- 약점 프로필 → [자기검토] 블록 주입 (태그 2회 이상만): "너는 최근 X 정정을
N회 받았다 — <유형별 자기검토 지시>"
테스트 25건 추가 (감지 패턴·프로필 집계·큐 등록·영속화·fallback 분류).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
신뢰성 코어 (P1~P2):
- Requirement Graph: 업무 유형(회의록/시장조사/업무조사/일정) 필수 요소 주입 + 커버리지 hook
- Confidence Engine(0~100 결정론적) / Escalation Engine(검토 요청) / Epistemic Guard(모름·추정·확실 3분류)
- Provenance: citationTrace 에 출처 수정일·오래됨 경고
- Critic Loop: 문제 신호 turn 만 LLM 검수 1회 + 보완 카드
성장 루프 (P3):
- Gap Detector(Requirement-Knowledge) / Need Engine(30/25/20/15/10 공식) / Knowledge Inventory
- Learning Queue(proposed 전용 병합 — 승인은 사람만) / Decision Journal / Reflection 기록
- 반복 누락 요소(3회+)는 다음 turn 체크리스트에 자동 강조 (T5 루프)
지식 운영 (P4) + 기억 (P5) + 학습 실행 (P6):
- Knowledge Validation + Belief Revision(중복 reject·충돌 시 update/add 권고)
- Knowledge Decay(분야별 반감기 감사) / Knowledge Debt(blocked x impact)
- Organizational Memory(.astra/organization.md 상시 주입)
- Research Agent(approved 큐 -> 조사 브리프+추정 라벨 초안+Validation 게이트 -> proposals/)
- Skill Score(전/후반 추세) + Success Pattern DB(전요소충족+확신도90+ 자동 적재)
병렬 트랙:
- 캘린더 충돌 게이트: conflictCheck + 구조화 이벤트 캐시 + create_calendar_event 차단(force 는 사용자 승인 후)
- Task Eval Harness: 회의록 골든셋 자동 채점 명령 + 성장 리포트/학습 큐/노후 점검 명령
신규 모듈 17종(src/intelligence/), VS Code 명령 5종, 설정 11종, 테스트 +89건(전체 508 통과).
설계 문서: docs/SELF_EVOLVING_OS_MASTER_PLAN.md
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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