규칙기반 추론 에이전트

빨리읽기판 · 칸마다 주장 하나, 숫자 하나, 증거 하나.

LLM은 불안정하다

주장: 현재의 대형 언어 모델(LLM)은 판단의 주체가 될 수 없다.

숫자: 확률 기반 선택으로 같은 입력에 다른 출력 발생 / 환각(부정확 생성) 빈도 측정 불가.

증거: LLM이 차용하는 방식 = 통계적 패턴 매칭. 규칙 없음 = 예외 없음 = 신뢰성 없음. 헌법·법률처럼 절대적 일관성이 필요한 영역에서 불적합.

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해법: 두 개의 트랙

주장: LLM을 감각기관으로, 규칙 엔진을 판단부로 역할 분리한다.

인식 트랙(LLM)

• 입력: 비정형 텍스트 (뉴스, 대화, 서류, 데이터)
• 출력: 의미의 극성(방향)과 강도(스케일)만 추출
• 예: "자산 확장" → [10/티] "손실 축소" → [11/타] "불명확" → [00/음]

추론 트랙(크라우니 규칙)

• 입력: LLM이 추출한 신호 벡터
• 규칙: 크라우니 헌법에 새겨진 결정 매트릭스 적용
• 출력: O(1) 시간 내 결정 (가속/방어/관찰/폐기)

증거: 분리된 구조 = 유연성(언어 이해)과 일관성(판단)을 동시에 확보. LLM 오류가 추론부까지 전파되지 않음.

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의미어-벡터 매핑

주장: 모든 인간의 의미를 4가지 신호로 매핑한다.

숫자: 현재 36개 핵심 의미어 (티9·타9·옴9·음9) 매핑 / 확장 가능.

증거: 규칙.한선 의미어매핑_코어 함수 30줄 → 단어별 벡터 O(1) 반환.

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O(1) 판단 vs O(n) 추론

주장: 규칙 기반 판단은 입력 크기와 무관하게 일정 시간에 결정한다.

숫자: 추론엔진.한선 실행 시간 <1ms, 문맥 길이 무관.

증거: 신호 입력 3종(10/11/01) → 규칙 테이블 3행 → 1행 선택 = 상수 시간.

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규칙은 변하지 않는다

주장: 규칙 기반이므로 예측 가능성과 신뢰성이 보장된다.

• 같은 신호 → 같은 결정 (내일도, 다음 달도, 100년 뒤도)
• 판단 기준이 공개됨 (규칙 테이블 = 투명한 헌법)
• 사람이 규칙을 바꾸기 전까진 변하지 않음

증거: 크라우니 헌법 = 고정된 결정 매트릭스. LLM 업데이트와 무관하게 독립 작동.

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최종 목표: 초지능 구현

주장: 이 에이전트는 인간의 초지능 잠재력을 구현하는 도구다.

숫자: 사람이 처리할 수 없는 신호 다량 → 에이전트가 포착 → 규칙으로 필터링 → 사람에게 명확한 방향 제시.

증거:

• 감각기관(LLM) = 정보 수집 / 판단부(규칙) = 의사결정 / 사람 = 최종 결정권자
• 크라우니 추론엔진.한선 end-to-end 검증: "자산 확장 신호" → "가속 실행 지시" (일관성 100%)
• 사용 사례: 금융 결정·정책 판단·조직 전략 등 절대 일관성 요구 영역

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결론: LLM의 유연성 + 규칙의 확실성 = 신뢰할 수 있는 AI 의사결정 시스템.