LOGOS: 인간과 함께 진화하는 AI 에이전트 팀을 위한 실시간 논리 시스템

LOGOS: A Living Logic for AI Agent Teams That Evolve With Humans

인공지능 에이전트는 단순한 답변 도구에서 벗어나, 도구를 사용하고, 업무를 위임하며, 경험으로부터 학습하고, 미래 행동에 영향을 미치는 요소들을 수정하는 지속적인 팀으로 발전하고 있습니다. 배포 시 중요한 질문은 더 이상 에이전트가 무엇을 할 수 있는가가 아니라, 에이전트가 어떤 존재가 될 수 있는지 누가 통제하느냐입니다. 본 논문에서는 기존의 다중 에이전트 프레임워크를 대체하는 것이 아닌 강화하는 방식으로, 자체 진화 및 거버넌스를 위한 플러그형 레이어인 'logos'를 소개합니다. logos는 문서, 이미지, 오디오, 테이블, 데이터베이스, API, 그리고 인간의 지시사항을 포함한 다양한 입력 데이터를 버전 관리된 에이전트 패키지로 통합하며, 이 패키지에는 에이전트, 도구, 지식, 테스트, 권한 및 정책이 포함됩니다. 운영 중에는 에이전트 활동을 휴대 가능하고 감사 가능한 이벤트 추적으로 변환하고, 프레임워크와 백엔드 전반에 걸쳐 안전 제일의 검증을 적용합니다. 학습된 모든 프롬프트, 메모리, 기술, 도구, 역할 또는 워크플로우는 외부 실행 증거, 인간이 통제하는 정책 및 명시적인 권한 부여가 있을 때까지 신뢰할 수 없는 후보로 유지됩니다. 이러한 아키텍처는 '검증 가능한 인간-에이전트 루프 엔지니어링'을 가능하게 합니다. 에이전트는 행동하고, 질문하고, 학습하고, 개선 사항을 제안할 수 있으며, 동시에 인간은 지속적인 운영을 중단시키지 않고 목표, 권한, 승인 및 되돌릴 수 없는 작업을 조정할 수 있습니다. logos는 책임 있는 자동화를 위한 실시간 논리 시스템을 제공합니다. 에이전트는 기계 속도로 진화할 수 있지만, 증거와 인간의 권한만이 루프를 닫을 수 있습니다.

AI agents are evolving from answer engines into persistent teams that use tools, delegate work, learn from experience, and modify the artifacts that shape their future behavior. The defining question for deployment is no longer merely what agents can do, but who controls what they are allowed to become. We introduce logos, a pluggable layer for self-evolution and governance that strengthens existing multiagent frameworks rather than replacing them. logos compiles heterogeneous multimodal inputs, including documents, images, audio, tables, databases, APIs, and human instructions into versioned agent packs containing agents, tools, knowledge, tests, permissions, and policies. During operation, it transforms agent activity into portable, auditable event traces and applies fail-closed verification across frameworks and backends. Every learned prompt, memory, skill, tool, role, or workflow remains an untrusted release candidate until held-out execution evidence, human-controlled policy, and explicit authorization permit its promotion. This architecture enables "verifiable human-agent loop engineering": agents can act, ask, learn, and propose improvements, while humans can steer objectives, permissions, approvals, and irreversible actions without interrupting continuous operation. logos provides a living logic for accountable automation. Agents may evolve at machine speed, but only evidence and human authority can close the loop.