RinDig/Interpretable-Context-Methodology

해결하는 문제

해석 가능한 컨텍스트 방법론 (ICM)은 다중 에이전트 프레임워크의 복잡성과 투명성 부족을 해결합니다. CrewAI나 LangChain과 같은 코드 중심의 오케스트레이션을 사용해 다단계 AI 워크플로우를 관리하는 대신, ICM은 구조화된 파일 시스템을 사용합니다. 이로 인해 워크플로우 순서를 변경하거나, 프롬프트를 교체하거나, 단계를 추가하는 데 복잡한 개발 작업이 필요 없으며, 시스템은 기본적으로 관측 가능하고 이식 가능해집니다.

작동 방식

ICM은 프레임워크 수준의 오케스트레이션을 폴더 계층 구조로 대체합니다. 단일 AI 에이전트는 5단계 컨텍스트 로딩 시스템에 따라 특정 시점에 특정 파일을 읽습니다:

• 레이어 0 (CLAUDE.md): 글로벌 식별자 및 위치 정보.
• 레이어 1 (CONTEXT.md): 작업 라우팅.
• 레이어 2 (Stage CONTEXT.md): 특정 작업 지침 ("계약서").
• 레이어 3 (참고 자료): 브랜드 가이드라인이나 디자인 시스템과 같은 실행 간 안정적인 지식.
• 레이어 4 (작업 아티팩트): 이전 단계에서 생성된 동적 입력 및 출력.

단계는 번호가 붙은 폴더 (예: 01-research, 02-script)로 구성되어 순차적 실행 순서를 강제합니다. 각 단계의 출력은 인간이 다음 단계 시작 전에 검토하고 편집할 수 있는 일반 텍스트 파일이므로, "글래스 박스" 워크플로우를 보장합니다.

대상 사용자

각 단계에서 인간의 검토가 필요한 순차적이고 반복 가능한 다단계 워크플로우를 가진 실무자에게 적합합니다. 콘텐츠 제작, 리서치 분석, 보고서 작성 프로세스 등이 해당됩니다.

주요 특징

• 파일 시스템을 아키텍처로 사용: 코드 대신 폴더 번호와 계층 구조로 상태와 순서를 관리합니다.
• 인간이 개입하는 워크플로우: 모든 중간 출력은 편집 가능한 텍스트 파일이므로 인간이 쉽게 조정할 수 있습니다.
• 계층적 컨텍스트: 현재 단계에 필요한 컨텍스트만 로드함으로써 모델 성능 저하를 방지합니다.
• 관측 가능성: 특별한 로깅 도구가 필요 없으며, 시스템 상태는 디스크上的 파일 그 자체입니다.
• 워크스페이스 빌더: 어떤 도메인에도 적용 가능한 ICM 준수 워크플로우를 쉽게 시작할 수 있도록 전용 워크스페이스를 제공합니다.