Cognitive State Machine 기반 역사적 AI 페르소나 시뮬레이션 설계

Context

단순 LLM Wrapper의 한계로 인한 일관성 없는 페르소나 구현 및 단기 기억 상실 문제 발생. 단순 프롬프팅으로는 구현 불가능한 심리적 상태 변화와 인지적 일관성 확보 필요.

Technical Solution

• LLM 외부에서 작동하는 Backend Simulation Engine을 통한 뇌, 정서, 인지 상태의 독립적 관리
• Prompt Sentiment 및 Context 기반의 Prefrontal Cortex와 Temporal Lobe 점수 동적 계산 구조
• Allostatic Load, Trust, Visceral Tension 변수를 통한 캐릭터의 어휘 및 반응성 유기적 제어
• Structured Persistence Layer 도입을 통한 세션 간 학습 개념 및 기억의 영속성 유지
• 80명의 역사적 인물별 Cognitive Profiling 데이터를 통한 개별화된 상태 전이 로직 적용