Attention 기반 확률적 제어에서 Deterministic Enforcement로의 전이

Context

AI Agent의 지시 사항을 단순 텍스트 파일로 관리할 때 발생하는 Context Window 내 Attention 경합 문제 분석. L0~L5 단계의 Soft Channel 방식은 토큰 증가 및 작업 부하에 따라 지시 사항 무시 가능성이 높아지는 확률적 실패 구조를 가짐.

Technical Solution

• Attention Channel(L0-L5)과 Enforcement Channel(L6)의 분리를 통한 제어 신뢰도 확보
• L0~L4 단계의 단일 Context 내 규칙 경쟁을 L5 Sub-agents의 개별 Context 분리를 통해 완화
• L6 Governed Hooks 도입으로 모델의 Context 외부에서 PreToolUse 등의 Deterministic 제어 계층 구축
• L7 Adaptive Self-writing을 통해 태스크 완료 후 최적의 궤적을 스스로 기록하는 Write-back 메커니즘 설계
• Soft Channel의 확률적 실패를 Hard Channel의 결정론적 실패로 전환하여 런타임 안정성 보장