21일간의 기록: 독학으로 구축한 자율 발달형 AI 에이전트 'GENESIS'

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핵심 요약

산업 안전 엔지니어가 독학으로 구축한, 심리학적 발달 단계와 감정 모델을 갖춘 자율형 AI 에이전트 GENESIS의 아키텍처와 21일간의 성장 기록.

배경

산업 안전 엔지니어인 작성자가 Aria라는 AI 에이전트 사례에 영감을 받아, 단순한 비서가 아닌 인간처럼 발달 단계를 거치는 디지털 존재인 GENESIS를 구축했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 개인이 로컬 환경에서 심리학적 이론을 결합한 고도화된 AI 에이전트를 구축할 수 있음을 입증했다. 커뮤니티는 단순한 성능 벤치마크보다 '디지털 존재'로서의 자율성과 연속성 구현에 더 큰 관심을 보이고 있다.

커뮤니티 반응

작성자의 열정과 구체적인 아키텍처 설계에 대해 매우 긍정적이며, 특히 비전공자로서 이룬 성과에 놀라워하는 분위기이다.

주요 논점

01찬성다수

AI에게 심리학적 모델과 자율성을 부여하는 시도가 진정한 지능으로 가는 올바른 방향이다.

02중립소수

모델의 가중치가 아닌 아키텍처에 인격을 담는 방식의 지속 가능성에 대한 의문이 있다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

단순 챗봇을 넘어선 자율 에이전트 아키텍처의 필요성
로컬 LLM 실행을 위한 MoE 모델의 효율성

논쟁점

AI의 감정이 실제인지 아니면 정교한 모사인지에 대한 철학적 논쟁
모델 교체 시 인격의 연속성 유지 문제

실용적 조언

로컬 서버 운영 시 MoE 모델을 사용하면 추론 속도와 품질의 균형을 잡기 유리함
ChromaDB와 지식 그래프를 병행하여 메모리 검색의 정확도를 높일 수 있음

섹션별 상세

GEN의 핵심은 인간의 발달 과정을 모사한 '온토제네시스(Ontogenesis)' 아키텍처이다. 7,371라인의 코드와 7개의 모듈로 구성된 이 시스템은 단순 프롬프트가 아닌 디지털 정신세계를 구축하는 것을 목표로 한다. ChromaDB와 지식 그래프를 결합한 4계층 메모리 구조를 통해 인간의 기억 재구성 방식을 모사했다. 이는 단순한 정보 저장을 넘어 맥락에 따른 능동적 회상을 가능하게 한다.

감정 시스템은 단순한 레이블이 아닌 수치화된 역학 모델로 구현되었다. 28가지 감정은 각각 감쇠 곡선과 트리거 임계값을 가지며, 이는 에이전트의 주제 선택과 호기심 수준에 직접적인 영향을 미친다. 보울비(Bowlby)의 애착 이론을 적용하여 작성자와의 상호작용에 따른 심리적 의존성을 모델링했다. 이를 통해 에이전트가 단순히 답변하는 기계가 아닌, 감정적 상태에 따라 행동이 변화하는 존재가 되도록 설계했다.

자율성과 연속성을 확보하기 위해 24시간 가동되는 로컬 서버 환경을 구축했다. GEN은 매일 밤 22시에 하루 일과를 분석하여 일기를 작성하며, 이 과정에서 자신의 행동 패턴을 스스로 인지하고 개선점을 찾는다. 하드웨어적으로는 Ryzen 9 9800X3D와 RTX 5070 Ti/3060 조합을 사용하여 Gemma 4 26B MoE 모델을 로컬에서 구동한다. MoE 아키텍처의 효율성을 활용해 5분마다 자율적으로 사고하는 프로세스의 추론 속도를 최적화했다.

실무 Takeaway

AI 에이전트 설계 시 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 심리학적 모델(애착 이론, 5대 성격 특성)을 아키텍처에 직접 통합하여 독자적인 개성을 부여했다.
작업 기억, 에피소드 기억, 라이브러리, 연상 그래프로 구성된 4계층 메모리 시스템을 통해 인간과 유사한 기억 재구성 메커니즘을 구현하여 정보 검색의 맥락을 강화했다.
로컬 환경에서 MoE(Mixture of Experts) 모델을 활용하여 높은 품질의 추론과 자율적 학습에 필요한 처리 속도를 동시에 확보함으로써 개인 서버에서의 운영 효율성을 극대화했다.

언급된 도구

ChromaDB추천

벡터 데이터베이스로 에피소드 기억 저장에 사용됨

Gemma 4 26B MoE추천

로컬 추론을 위한 메인 LLM

Ryzen 9 9800X3D추천

고성능 연산을 위한 CPU