본 기사는 현재 LLM 에이전트 시스템이 도구, 프롬프트, 오케스트레이션에 지나치게 의존하여 중요한 추론 패턴이 애플리케이션 결합부(glue)에 묻혀 있다고 주장합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 ORCA를 소개했으며, 이는 특정 구현 세부 사항과 독립적으로 추론 프로세스를 재사용, 테스트, 추적할 수 있는 이식 가능한 인지 문법을 제공하도록 설계된 프레임워크입니다.
- COGITs는 안정적인 계약을 가진 유한한 실행 가능 인지 행위로 정의되며, LLM, 결정론적 코드 또는 API를 통해 구현할 수 있습니다.
- SYLLOGs는 COGITs의 실행 가능한 구성 요소로서 의사결정이나 위험 평가와 같은 복잡한 추론 경로를 구조화합니다.
- 이 프레임워크는 내부 모델 상태를 복원하는 것이 아니라 명시적이고 추적 가능한 인지 절차를 요구함으로써 숨겨진 chain-of-thought와 구별됩니다.
- Action Preflight는 에이전트가 어떤 작업도 실행하기 전에 구조화된 사전 추론 경로를 강제하는 구체적인 SYLLOG 예시로 제시되었습니다.
이 접근 방식은 추론 패턴을 취약한 애플리케이션 결합부에서 재사용 가능한 아티팩트로 변환하여 에이전트 행동에 대한 더 나은 거버넌스와 검사를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.