AgentOS 설계: 토큰 수준의 컨텍스트에서 시스템 수준의 지능으로

Architecting AgentOS: From Token-Level Context to Emergent System-Level Intelligence

대규모 언어 모델(LLM)의 패러다임은 정적인 추론 엔진에서 동적 자율 인지 시스템으로 근본적인 전환을 겪고 있습니다. 현재 연구는 주로 컨텍스트 창의 크기를 확장하거나 프롬프트 엔지니어링을 최적화하는 데 집중하는 반면, 미시적인 토큰 처리와 거시적인 시스템 지능 간의 이론적 연결은 여전히 단편적입니다. 본 논문에서는 LLM을 '추론 엔진'으로 재정의하고, 구조화된 운영 체제 로직에 의해 관리되는 포괄적인 개념 프레임워크인 AgentOS를 제안합니다. 이 아키텍처의 핵심은 '심층 컨텍스트 관리'로, 컨텍스트 창을 수동적인 버퍼가 아닌 주소 지정 가능한 의미 공간으로 개념화합니다. 본 논문에서는 이산적인 시퀀스에서 일관된 인지 상태로의 전환을 체계적으로 분석하고, 멀티 에이전트 운영에서 발생하는 인지적 왜곡을 완화하기 위한 '의미 분할' 및 '시간 정렬' 메커니즘을 소개합니다. 본 논문은 메모리 페이징, 인터럽트 처리 및 프로세스 스케줄링과 같은 기존 운영 체제 추상화를 LLM의 기본 구성 요소에 매핑하여, 견고하고 확장 가능하며 자율적으로 진화하는 인지 환경을 구축하기 위한 엄격한 로드맵을 제시합니다. 본 연구는 AGI 개발의 다음 단계가 시스템 수준의 조정 효율성에 달려 있다고 주장합니다.

The paradigm of Large Language Models is undergoing a fundamental transition from static inference engines to dynamic autonomous cognitive systems.While current research primarily focuses on scaling context windows or optimizing prompt engineering the theoretical bridge between micro scale token processing and macro scale systemic intelligence remains fragmented.This paper proposes AgentOS,a holistic conceptual framework that redefines the LLM as a "Reasoning Kernel" governed by structured operating system logic.Central to this architecture is Deep Context Management which conceptualizes the context window as an Addressable Semantic Space rather than a passive buffer.We systematically deconstruct the transition from discrete sequences to coherent cognitive states introducing mechanisms for Semantic Slicing and Temporal Alignment to mitigate cognitive drift in multi-agent orchestration.By mapping classical OS abstractions such as memory paging interrupt handling and process scheduling onto LLM native constructs, this review provides a rigorous roadmap for architecting resilient scalable and self-evolving cognitive environments.Our analysis asserts that the next frontier of AGI development lies in the architectural efficiency of system-level coordination.