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선언문: AI 기반 소프트웨어 시스템을 위한 Semantic World Model Interface

발행: (2025년 12월 10일 오후 01:48 GMT+9)
8 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

1‑Page Technical Concept Summary

1. Problem

현재 AI 에이전트는 시각, DOM 휴리스틱, 텍스트 추론을 통해 소프트웨어 시스템(SaaS, 내부 도구, 워크플로)을 제어한다.
이러한 방법은 현대 애플리케이션이 다음과 같은 특성을 가지고 있기 때문에 실패한다:

  • 숨겨진 상태
  • 분산된 비즈니스 로직
  • 비결정적 UI 동작
  • 암묵적인 제약 및 정책
  • 비동기 의존성
  • 조건부 전환이 있는 다단계 워크플로

AGI 관점에서 보면:

환경은 관찰 가능하지 않으며, 안정적이지 않고, 구조적으로 인코딩되지 않았다.

→ 어떤 에이전트도 이러한 시스템에 대한 기능적 세계 모델을 신뢰성 있게 구축할 수 없다.
따라서 AI는 계획·설명·안전한 행동을 할 수 없다.
이는 모델의 한계가 아니라 표현 문제이다.

2. Core Idea

Manifesto는 소프트웨어 시스템을 위한 형식적이고 선언적인 세계 모델 인터페이스를 제공한다.
애플리케이션의 시맨틱, 상태 전이, 액션 공간을 결정론적이며 기계가 해석 가능한 구조로 노출한다.

픽셀, DOM, 자연어에서 비즈니스 규칙을 추론하도록 모델을 강제하는 대신, Manifesto는 그 규칙을 명시적으로 만든다:

Domain Semantics → Snapshot → Expression‑based Rules → Action Effects

즉, Manifesto는 소프트웨어를 블랙박스 UI에서 화이트박스, 기호화된 환경으로 변환한다. 이는 신뢰할 수 있는 AGI 에이전트가 실제 소프트웨어를 운영하기 위해 필요한 누락된 기반이다.

3. Representation Model

Manifesto는 도메인을 네 개의 기계가 해석 가능한 네임스페이스로 형식화한다:

3.1 data.*

사용자 수준의 가변 입력.

3.2 state.*

시스템 수준 또는 비동기 상태(예: 로딩, 오류, 가져온 리스트).

3.3 derived.*

순수 Expression DSL을 통해 계산되는 결정론적 값:

  • Mapbox‑GL 표현식과 유사
  • JSON 직렬화 가능
  • 정적 의존성 그래프
  • 부작용 없음
  • 완전 분석 가능

3.4 actions.*

구조화된 Effect 그래프를 통해 실행되는 부작용 행동:

  • ApiCall
  • SetValue / SetState
  • Parallel / Sequence
  • Conditional / Catch
  • EmitEvent

액션 전제조건은 도메인 정책(즉, 시맨틱 제약)을 나타낸다.

4. Deterministic Runtime

Manifesto의 핵심 런타임:

  • 모든 표현식으로부터 Dependency DAG를 구축한다.
  • 도메인의 Semantic Snapshot을 계산한다:
{
  "data": …,
  "state": …,
  "derived": …,
  "validity": …,
  "timestamp": …,
  "version": …
}
  • 효과를 결정론적으로 실행한다.
  • 각 변이 후 스냅샷을 재생성한다.
  • 설명 가능한 인과 추적을 방출한다(예: “왜 이 액션이 차단됐는가?”).

이로써 안정적이고, 검사 가능하며, 재현 가능한 환경을 만든다—오늘날 UI나 DOM 기반 시스템이 갖지 못한 특성이다.

5. Agent Interface

Manifesto는 에이전트가 마주하는 통합된 표현을 제공한다:

  • 현재 세계 상태(Snapshot)
  • 전제조건이 포함된 액션 공간
  • 정책 위반 및 그에 대한 설명
  • 각 액션의 예상 결과
  • 타입‑안전 입력 스키마
  • 모든 경로에 부착된 시맨틱 메타데이터

이를 통해 가능해지는 것:

  • 계획 수립
  • 설명 제공
  • 반사실적 추론
  • 안전 검사
  • 복구 전략
  • 제약 하에서의 자율성

UI로부터 추론할 필요가 없으며, 에이전트는 구조화된 세계 모델을 직접 받는다. 이는 연구용 RL 환경과 유사하지만, 실제 소프트웨어와 바로 연결된다.

6. Why This Matters for AGI

6.1 Symbolic × Neural Integration

Manifesto는 AGI 시스템이 부족했던 기호적 기반을 제공한다:

  • 구조화된 상태
  • 결정론적 전이
  • 명시적 규칙
  • 유한한 액션 공간

LLM은 이러한 구조 위에서 원시 UI 관찰보다 훨씬 신뢰성 있게 추론한다.

6.2 The Missing Layer Between LLMs and Applications

기존 AI 스택:

LLM ↔ (DOM / Vision / Heuristics) ↔ Application

Manifesto는 부rittle한 중간 레이어를 형식적, 시맨틱 인터페이스로 대체한다:

LLM ↔ Manifesto World Model ↔ Application

6.3 Enables True Agent Autonomy

에이전트가 알게 되는 것:

  • 무엇을 할 수 있는가 (액션 공간)
  • 무엇을 하지 말아야 하는가 (전제조건)
  • 행동하면 무엇이 일어날 것인가 (효과 시맨틱)
  • 왜 실패했는가 (설명 트리)

이로써 전례 없는 수준의 제어 가능성과 안전성을 확보한다.

6.4 Enables Real‑World Generalization

모든 SaaS 도메인이 표준화된 환경이 된다:

  • 에이전트가 도메인 간 패턴을 전이할 수 있다.
  • 보편적인 시맨틱 레이어가 형성된다.

7. Key Insight

AGI가 소프트웨어 시스템의 구조를 추론할 필요는 없다.
소프트웨어 시스템은 이미 구조를 가지고 있지만, 외부에 노출되지 않을 뿐이다.

Manifesto는 그 구조를 노출하여:

  • 계산 가능한 세계
  • 선언적 논리 레이어
  • 결정론적 전이 모델
  • 기계가 소비할 수 있는 온톨로지
  • 안전한 액션 인터페이스

을 제공한다. 이는 AI가 예측이 아니라 행동할 수 있게 하는 누락된 연결 고리이다.

8. Summary Sentence

Manifesto는 실제 소프트웨어 시스템을 결정론적이고 설명 가능한 세계 모델로 변환하는 형식적 시맨틱 인터페이스이며, 이를 통해 안전하고 일반화 가능한 AI 에이전트가 시스템을 운영할 수 있게 한다.

실험 프로젝트 저장소에 접근하고 직접 사용해볼 수 있다:

https://github.com/manifesto-ai/core

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