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>
[자기 지식 구식화 — 마지막 구멍 봉쇄]
인벤토리를 자동 생성해도(v2.2.225) 모델이 검색 없이 기억으로 답하면 무용
— 실사례: 답변 말미 "출처: 모델 지식 (검색 미사용)" 후 이미 있는 기능
(CoVe·멀티스텝 플래닝·노후점검 자동화)을 신규 제안. 프롬프트 규칙은 검색을
강제할 수 없으므로 scheduleContext 와 동일 패턴으로 해결:
- selfAssessContext: "기능 개선/고도화/self-evolving/무슨 기능" 류 질의 감지
시 인벤토리 전문을 RAG 경쟁 없이 결정론적 주입 + "이미 있는 기능 신규 제안
금지, '현재 X 있음 — 빠진 증분 Y' 형태" 지시. 인벤토리 미생성 시 정직 안내.
[충돌 해결사 — 권고까지만, 자동 결정은 안 함]
- conflictScan 에 신뢰도 비교 추가: 양쪽 frontmatter(source_trust_level S~D,
confidence_score) + 최신성으로 "신규/기존 우선 권고" 생성. 메타데이터 없거나
비등하면 권고 보류 (근거 없는 권고 금지). 삭제·덮어쓰기는 여전히 사람 결정.
테스트 17건 추가 (질의 감지·인벤토리 주입·신뢰 파싱·권고 분기).
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[근본 수정 — 자가검증 구식 정보 버그]
ASTRA 자기 지식이 사람이 쓴 스냅샷(selfIdentity 블록·아키텍처 위키 문서)에
의존해 릴리스마다 구식이 됐고, 자기 개선 제안에서 이미 있는 기능을 신규
제안하는 오류가 반복됨. 수정:
- featureInventory.ts: 활성화 시 package.json(contributes.commands/configuration)
+ POST_ANSWER_HOOKS 레지스트리에서 "ASTRA 기능 인벤토리" 문서를 두뇌에
기계 생성 (버전 변경 시 자동 재생성 — 사람이 갱신을 잊을 수 없는 구조).
- selfIdentity: "자기 기능 평가·제안 전 인벤토리와 대조, 기억 의존 서술 금지" 규칙.
[검증-피드백-재설계 파이프라인 보강 — 의견 검토 후 역제안 3건]
- A-1 골든셋 회귀 경보: 주간 사이클이 metrics-history.jsonl 적립 + 직전 대비
recall@1 -10%p 또는 MRR -0.08 하락 시 ⚠️ + 그 기간 추가된 문서를 용의자로
제시(regression-alert.md). 자동 롤백 없음 — 판단은 사람.
- A-2 신규 지식 충돌 스캔(conflictScan.ts): 일일(사전 소화와 같은 슬롯) 신규/변경
문서를 기존 유사 top-2와 LLM 모순 비교 → 충돌 시 conflict-report.md +
"기존 A vs 신규 B" 알림. 쓰기 주체(Datacollect/수동/Research) 무관 포착.
런당 비교 ≤5건·최초 실행 24h 한정 (폭주 방지).
- A-3 criticLoop 게이트 확장: 업무 turn 외에도 "근거 약함(top<0.25) + 단정
표현(수치·날짜·확언)" 트리거 추가. 전 답변 강제 2-pass 는 기각 — intrinsic
self-correction 은 외부 신호 없이 효과 없음(arXiv 2310.01798).
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deep research(3표 검증) 1순위 적용: sleep-time compute (arXiv 2504.13171).
유휴 시간에 로컬 LLM이 두뇌의 raw context를 learned context로 미리 소화해,
응답 시점 RAG가 고밀도 소화 노트를 검색하게 한다 — 로컬 LLM의 최대 약점
(느린 추론)의 비용을 사용자 응대 시점에서 유휴 시간으로 구조적으로 이동.
- sleepDigest.ts: 매일 03:00 KST(설정 가능) 최근 7일 변경 파일이 많은 폴더
순으로 소화 노트 생성 (<두뇌>/Digests/<슬러그>.md, 런당 ≤5건).
노트 = 예상 질의 Q&A + 핵심 사실 + 문서 간 연결 (출처 제목 인용 강제,
"원문에 없는 내용 지어내지 마라" — 환각 방지 동일 원칙).
- 노후화 자동 감지: 소스 mtime > generated_at 이면 재생성, 아니면 skip
(steady-state 비용 0). 노트는 삭제해도 안전 (자동 재생성).
- 승인 게이트 불요 근거: 외부 지식 유입이 아니라 기존 두뇌의 재구성.
원문 우선 원칙을 노트 머리에 명기.
- 수동 명령 "Astra: 지식 사전 소화 지금 실행" + sleepDigest.enabled/time 설정.
- 실 LLM(gemma-4-26b)+실 위키 3문서로 프롬프트 품질 검증 완료 (출처 인용·
무환각 확인). 테스트 8건 추가.
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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>
P4 — Self-Evolving OS 폐루프 자동화:
- growthCycleWatcher: 매주(기본 일 20:00 KST, 설정 가능) 자동으로
① 골든셋 검색 평가(recall/MRR 주간 추이) ② 학습 큐 갱신(Need Engine)
③ 지식 노후 점검 ④ 성장 리포트 ⑤ 승인(approved)된 학습 큐 항목을
Research Agent 로 자동 실행(사이클당 최대 3건) ⑥ 요약 알림+텔레그램.
승인 자체는 여전히 사람 — Permission Based Learning 유지, 자동화되는
것은 '승인된 것의 실행'뿐. 결과물은 기존 수동 명령과 동일 위치
(.astra/eval/, .astra/growth/) — 완전 호환. 수동 트리거 명령
(growthCycle.runNow) 제공. 단계별 독립 try/catch.
P5 — 텔레그램 양방향 HITL:
- /meet confirm 코어를 출력 중립 processConfirmDecisions 로 추출
(웹뷰·텔레그램 공용) — 핸들러는 위임 호출로 슬림화.
- 텔레그램 인바운드에 confirm/pending(보류) 분기 — 회사 밖에서
"confirm 1=ok 2=6/20 3=skip" 회신으로 보류 액션 등록 완결.
- 데일리 브리핑에 보류 목록 + 회신 안내 포함 — 아침 브리핑에서
바로 확정하는 흐름 완성.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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