Tiger3807861189/J-Space-Cognition-Suite

J-Space Cognition Suite SV1

J-Space는 복잡한 실제 엔지니어링 작업을 수행하는 AI 에이전트를 위한 추론 시점 작업 공간 및 제어 스위트입니다. 이는 모델이나 학습 프레임워크가 아니라, AI 호스트(LLM 기반 어시스턴트 등)가 기술로 로드하여 길고 다단계인 작업을 근거 있고 검증 가능한 상태로 유지하기 위한 도구 및 구조화된 프로토콜 계층입니다.

이 프로젝트가 해결하는 핵심 문제는 AI 에이전트가 검증한 내용을 잊거나, 오래된 정보를 사용하거나, 증거 확인을 건너뛰거나, 결과를 조작하는 등의 '표류(drift)' 현상입니다. J-Space는 Python 스크립트, 상태 파일, 체크리스트 및 모듈로 구성된 구조화된 프레임워크를 제공하여 에이전트가 편집 전에 실제 소스 코드를 읽고, 저장소의 의미론적 맵을 유지하며, 주장에 대한 증거를 기록하고, 필요한 조건이 충족되지 않으면 진행을 거부하도록 강제합니다(컨트롤러가 0이 아닌 종료 코드를 게이트로 반환).

작업 수준(단일 확인용 low, 소규모 결과물용 medium, 저장소 수준 작업용 high, 여러 독립적인 하위 에이전트가 검토하는 복잡한 통합용 xhigh)을 지원합니다. 이 스위트가 강조하는 인식론적 규율(관찰과 추론의 구분, 반대 증거의 유지, 2차 검토 요구)은 LLM 검증 및 다중 에이전트 조정에 관한 연구에 기반을 두고 있습니다.

중요한 주의 사항: 이 프로젝트는 모델 가중치를 수정하거나, 모델 성능 향상을 보장하거나, 호스트 규정 준수를 강제하지 않습니다. 지침, 외부 상태 및 도구 호출을 통해 작동합니다. 프로젝트에는 회귀 테스트, CI 파이프라인 및 검증 스크립트가 포함되어 있지만, README에는 이러한 테스트가 구현된 동작을 확립하는 것일 뿐 에이전트의 일반적인 성능 향상을 보장하는 것은 아님을 명시하고 있습니다.