단일 Variational Free-Energy 함수 기반의 인지-계획-행동 통합 루프 구현

Active Inference, The Learn Arc — Part 2: Chapter 1 — Perception, Action, Learning as One Loop

ORCHESTRATE2026년 4월 20일6분advanced

AI 요약

Context

전통적인 에이전트 설계는 지각, 계획, 행동 시스템을 개별 모듈로 분리하여 관리하는 구조적 파편화 문제를 가짐. 이를 해결하기 위해 인지와 행동을 동일한 Generative Model의 서로 다른 추론 방향으로 정의하는 Active Inference 이론의 구현체 설계가 필요함.

Technical Solution

GenServer 기반의 WorkbenchWeb.Episode를 통해 Perceive → Plan → Act의 6단계 시퀀스를 원자적으로 실행하는 단일 루프 구조 설계
Markov Blanket 개념을 SharedContracts.Blanket 코드로 강제하여 WorldPlane과 AgentPlane 간의 데이터 교환을 ObservationPacket과 ActionPacket으로만 제한하는 엄격한 인터페이스 격리 구현
동일한 Variational Free-Energy functional을 활용하여 지각(F 값 최적화)과 계획(G 값 최적화)을 시간 지평(Time Horizon)의 차이로만 구분하여 처리하는 수학적 통합 모델 적용
Mnesia 기반의 persistence 레이어를 구축하여 Dirichlet parameters 등 학습된 상태를 보존하고 에이전트의 생명주기를 관리하는 Studio 대시보드 구현
CI 단계에서 plane_separation_test.exs를 실행하여 에이전트와 월드 간의 의존성 침범을 방지하는 아키텍처 무결성 검증 체계 구축

실천 포인트

1. 도메인 간의 엄격한 격리가 필요한 경우 Markov Blanket과 같은 명시적인 계약(Contract) 인터페이스를 설계했는가

2. 서로 다른 비즈니스 로직이 동일한 수학적 원리로 통합 가능한지 분석하여 모듈 파편화를 줄였는가

3. 상태 유지형 에이전트 설계 시 Mnesia와 같은 Persistence 레이어를 통해 학습 파라미터의 생명주기를 분리했는가

태그

#GenServer #Markov Blanket #Variational Free-Energy #Active Inference #Generative Model

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