내가 지속형 AI 에이전트를 위한 붕괴 감지를 구축한 방법
발행: (2026년 4월 5일 AM 04:54 GMT+9)
1 분 소요
원문: Dev.to
Source: Dev.to
주요 정의
- F_total – 모델의 예측 오류 에너지(LLM의 경우 교차 엔트로피 손실, RL 에이전트의 경우 TD 오류).
- F_survival – 운영 무결성을 유지하는 데 필요한 최소 에너지.
- k(s) – 실행 시간에 따라 증가하는 민감도 상수.
빠른 시작
from tci_calculator import TCICalculator
from k_estimator import KEstimator
k_est = KEstimator(window_size=100)
tci = TCICalculator(f_survival=0.35)
f_total = 0.72
complexity = 0.61
k = k_est.update(f_total - 0.35, complexity)
result = tci.compute(f_total, k)
print(result)
# TCIResult(tci=0.74, grade='A', stage='Generativity', surplus=0.37)
등급 의미
| 등급 | TCI 범위 | 단계 | 조치 |
|---|---|---|---|
| A | ≥ 0.60 | 생성성 | 탐색 강화 |
| B | 0.40–0.60 | 학습 | 설정 유지 |
| C | 0.30–0.40 | 위험 단계 | 탐색 감소 |
| D | 0.10–0.30 | 붕괴 경고 | 안정 모드 |
| F | — | — | — |
- 논문: