AGI Triage Lab

AGI 구현을 위한 지능형 의사결정 구조 연구

AGI Triage Lab 은 AGI(Artificial General Intelligence)에 도달하기 위한 핵심 기술과 아키텍처를 연구하고 실험하는 저장소입니다.

본 저장소는 AI 시스템이 복잡한 문제를 해결하기 위해 수행해야 하는 판단, 분기, 협업, 추론 전략을 체계적으로 연구합니다.

특히 다음과 같은 질문을 탐구합니다:

• 어떤 모델이 어떤 문제를 해결해야 하는가?
• 언제 멀티 에이전트 협업이 필요한가?
• 추론 깊이를 어떻게 동적으로 조절할 수 있는가?
• 비용, 성능, 품질을 어떻게 균형 있게 최적화할 수 있는가?
• AGI 수준의 적응형 의사결정 구조는 어떻게 설계되어야 하는가?

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🔬 AGI Triage 개념 다이어그램

아래 다이어그램은 AGI Triage의 핵심 아키텍처를 보여줍니다.

📊 다이어그램 소스: diagrams/agi-triage-architecture.d2

다이어그램을 렌더링하려면 D2를 설치하고 다음 명령을 실행하세요:

d2 diagrams/agi-triage-architecture.d2 diagrams/agi-triage-architecture.svg

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🎯 연구 목표

본 프로젝트는 AGI 구현을 위한 다음 영역을 연구합니다.

1. 지능형 Triage 구조 설계

• 모델 선택 전략
• Tool 및 Retrieval 라우팅
• Agent Delegation 구조
• Context 기반 의사결정

2. 멀티 에이전트 협업 메커니즘

• 역할 기반 Agent 협력
• Debate 기반 추론 강화
• Self-reflection 구조
• Hierarchical orchestration

3. 적응형 추론 최적화

• Dynamic reasoning depth control
• 비용 대비 성능 최적화
• Latency-aware routing
• Task complexity 기반 모델 선택

4. AGI Governance 연구

• Safety triage 구조
• Policy enforcement 전략
• 책임 기반 AI 의사결정 구조
• Self-evaluation 및 신뢰성 검증

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🔬 주요 연구 과제

연구 과제	설명
✔ Model Routing	문제 유형과 난이도에 따라 최적 모델을 선택하는 전략 연구
✔ Tool Selection	LLM, 검색, 코드 실행, 외부 API 등 다양한 도구를 선택하는 의사결정 연구
✔ Agent Delegation	복잡한 문제를 다수의 Agent로 분산 처리하는 구조 연구
✔ Meta Reasoning	AI가 자신의 판단을 평가하고 개선하는 구조 연구
✔ Cost-aware Intelligence	지능 품질을 유지하면서 비용을 최소화하는 전략 연구
✔ Autonomous Task Decomposition	복잡한 문제를 스스로 분해하고 해결하는 구조 연구

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🧪 실험 영역

본 저장소는 연구뿐 아니라 실험 기반 접근을 지향합니다.

실험 항목 예시

• 모델 라우팅 정확도 비교
• 멀티 에이전트 협업 성능 분석
• Reasoning depth vs 비용 분석
• Agent 협업 구조 Benchmark
• Self-reflection 효과 측정

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🏗 구현 대상 기술 스택

다양한 오케스트레이션 프레임워크를 활용합니다.

Python 기반 Agent Framework

• AutoGen
• Semantic Kernel
• LangGraph
• Custom orchestration engine

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📂 저장소 구조

docs/
  ├── concepts/           # 핵심 개념 문서
  ├── architecture/       # 아키텍처 설계 문서
  └── research-notes/     # 연구 노트

triage_patterns/
  ├── model-routing/      # 모델 라우팅 패턴
  ├── tool-selection/     # 도구 선택 패턴
  ├── agent-delegation/   # 에이전트 위임 패턴
  └── safety-triage/      # 안전성 트리아지 패턴

implementations/
  ├── python/             # Python 구현체
  ├── autogen/            # AutoGen 기반 구현
  ├── semantic-kernel/    # Semantic Kernel 기반 구현
  └── langgraph/          # LangGraph 기반 구현

experiments/
  ├── benchmarks/         # 벤치마크 실험
  ├── evaluation/         # 평가 실험
  └── simulations/        # 시뮬레이션

examples/
  ├── simple-triage/      # 간단한 트리아지 예제
  └── multi-agent-triage/ # 멀티 에이전트 트리아지 예제

diagrams/                 # D2 다이어그램 소스

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🤝 기여 안내

본 저장소는 연구 중심 협업 프로젝트입니다.

다음 기여를 환영합니다:

• 새로운 triage 패턴 제안
• 실험 설계 및 결과 공유
• Agent 협업 구조 연구
• Benchmark 및 평가 프레임워크 개선

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🛣 장기 비전

AGI Triage Lab 은 궁극적으로 다음을 목표로 합니다:

• AGI Orchestration Reference Architecture 구축
• Triage 기반 지능 설계 표준 정립
• Multi-Agent Intelligence 운영 프레임워크 개발
• Self-evolving AI 시스템 연구

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📜 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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확장 가능한 AGI orchestration 패턴 연구소