frenzymath/Danus

해결하는 문제

Danus는 단일 LLM 컨텍스트 창으로 처리하기에 너무 크거나, 단일 시도로는 너무 어려운 복잡한 수학적 추론 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 수학적으로 검증된 사실만이 시스템의 영구 메모리에 저장되도록 하여 '환각'의 누적을 방지하며, 여러 에이전트가 장기적인 증명 작업에 협력해도 진실을 잃지 않도록 합니다.

작동 방식

Danus는 세 가지 전문적인 에이전트 역할 간에 엄격한 분권화를 사용합니다.

1. 메인 에이전트 (오케스트레이터): 전반적인 계획을 수행하고 문제를 더 작은 목표로 분해하며 워커 스웜을 이끕니다. 직접 메모리에 사실을 제출할 수 없습니다.
2. 워커 : 개별 주장(보조정리 또는 반례)의 증명에 집중합니다. 주장과 증명을 검증자에게 제출하고 피드백에 따라 수정합니다.
3. 검증자 : 상태가 없는 권위로서 유일한 게이트키퍼 역할을 합니다. 검증된 결과를 사실 그래프에 수용하거나, 수정 힌트와 함께 거부합니다.

검증된 결과는 각 사실이 의존하는 사실과 연결된 콘텐츠 주소 가능한 사실 그래프에 저장됩니다. 목표에 도달하면 시스템은 최종 결과를 인간이 읽을 수 있는 보고서나 LaTeX 논문으로 변환할 수 있습니다.

대상 사용자

연구 수준의 수학적 증명의 발견과 검증을 자동화하고자 하는 연구자 및 수학자에게 적합합니다.

주요 특징

• 사실 그래프 메모리: 구조화되고 의존성 인식 메모리 시스템으로, 유일한 진실의 소스 역할을 합니다.
• 역할 기반 도구 제한: 도구 권한(예: 오케스트레이터는 검증자를 우회할 수 없음)을 통해 보안과 정확성이 보장됩니다.
• 제출-검증-수정 사이클: 워커가 증명을 반복적으로 개선하여 상태 없는 검증자가 수용할 때까지 진행되는 반복 루프입니다.
• 자동 논문 생성: 검증된 사실 그래프를 컴파일 가능한 LaTeX 논문으로 변환하고, 전체적으로 다시 검증합니다.