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Agency자기진화 시스템

자기진화 시스템

AI Agency의 가장 강력한 기능은 자기진화(Self-Evolution) 입니다. 프로젝트를 진행할수록 에이전트들이 자동으로 학습하고 규칙을 업데이트합니다.

Learnings Pipeline 흐름

승격 임계값 테이블

단계조건형태신뢰도사용 범위
기록1회 실행로그10%아카이브만
휴리스틱3회 반복 성공제안40%제안으로 표시
규칙5회 검증 + 평균 점수 > 7.5자동70%프로젝트 내 자동
신뢰도 높음10회+ 다양한 컨텍스트자동95%모든 프로젝트 자동

Knowledge Graduation Protocol

Phase 1: 기록 (1회)

timestamp: 2024-04-01T10:30:00Z agent: Designer action: "히어로 섹션의 배경 이미지를 40% 투명도로 오버레이" project: acme-landing result_score: 8.2 reason: "텍스트가 명확하고 이미지도 보임" evaluator_feedback: "좋은 디자인 선택"

Phase 2: 휴리스틱 (3회)

3회 이상에서 비슷한 점수가 나오면 휴리스틱으로 승격:

name: "Hero Overlay Pattern" discovered: 2024-04-15 times_applied: 3 average_score: 8.1 pattern: "배경 이미지 + 40% 어두운 오버레이 → 텍스트 명확성 향상" suggested_by: Learner status: "heuristic" projects: - acme-landing: 8.2 - startup-hub: 8.0 - saas-demo: 8.1

AI Agency는 이제 제안으로 Designer에게 표시합니다:

"💡 Heuristic: 유사 프로젝트에서 배경 오버레이가 효과적입니다"

Phase 3: 규칙 (5회)

5회 이상에서 점수가 안정적(평균 > 7.5)이면 규칙으로 승격:

name: "Hero Overlay Rule" created: 2024-05-01 times_applied: 5 average_score: 8.15 min_score: 7.9 confidence: 0.85 rule: | IF - Section type = Hero - Background = Image - Text color = Light THEN - Apply dark overlay (40% opacity) - Expected score improvement: +0.3 ELSE IF - Text contrast already high (WCAG AAA) THEN - Skip overlay (unnecessary) status: "rule" auto_apply: true # 프로젝트 내에서 자동 적용 scope: [current_project]

Designer가 영웅 섹션을 만들면 자동으로 오버레이가 적용됩니다.

Phase 4: 신뢰도 높은 규칙 (10회+)

10회 이상 다양한 프로젝트에서 검증되면 신뢰도 높은 규칙으로 승격:

name: "Hero Overlay Rule" status: "trusted_rule" times_applied: 12 projects_applied: 5 average_score: 8.18 confidence: 0.95 auto_apply: true scope: [all_projects] # 모든 프로젝트에서 자동 적용 priority: "high"

이제 모든 새로운 프로젝트에서 자동으로 이 규칙이 적용됩니다.

Confidence 시간 감쇠

규칙은 오래되면 신뢰도가 감소합니다:

confidence(t) = base_confidence × e^(-t / half_life) half_life = 90일

계산 예시

규칙 생성 시: confidence = 95% 90일 후: confidence = 47.5% (절반으로 감소) 180일 후: confidence = 23.75%

효과:

  • 90일 이내: 신규 규칙으로 자동 적용
  • 90-180일: 제안으로 표시
  • 180일+: 아카이브 (수동 재활성화 가능)

이렇게 설계한 이유:

  1. 기술 진화: 새로운 UI 트렌드 반영
  2. 고객 피드백: 시간이 지나면서 선호도 변화
  3. 신선도: 과거 규칙에 과도하게 의존하지 않기

안전 5계층 아키텍처

자기진화가 안전하게 작동하도록 5단계 검증이 있습니다:

Layer 1: Evaluator 검증

모든 규칙은 Evaluator가 평가한 점수를 기반으로만 생성됩니다.

점수 < 7.5 → 규칙 생성 거부 평가 없음 → 규칙 생성 거부

Layer 2: Human Override

사용자는 언제든 규칙을 비활성화할 수 있습니다:

agency rule disable "Hero Overlay Rule"

Layer 3: 브랜드 보호 (FROZEN Zone)

FROZEN Zone의 규칙은 절대 자동으로 변경되지 않습니다:

frozen_elements: - logo_color - brand_font - legal_text - company_name # 이 요소들은 휴리스틱에도 포함될 수 없음 rule: | IF - Needs color change THEN - NEVER modify frozen elements

Layer 4: A/B 테스트

신뢰도가 낮은 규칙(confidence < 70%)은 자동으로 적용되지 않고, 대신 A/B 테스트로 제안됩니다:

agency rule test "Color Harmony v2" # 10% 트래픽에만 적용하여 성과 측정

Layer 5: 롤백 메커니즘

규칙이 성과를 악화시키면 자동으로 이전 버전으로 롤백됩니다:

Rule 적용 후 스코어: - 이전: 8.2 - 이후: 7.8 (0.4 하락) → 자동 롤백 및 신뢰도 -20%

Upstream Sync 설명

Upstream Sync는 이전 프로젝트에서 배운 규칙을 새 프로젝트에 자동으로 적용합니다.

예시: 3개 프로젝트 여정

프로젝트 1: Acme Corp 랜딩 페이지

Week 1: 초기 빌드 → 평가: 7.8/10 Week 2: 개선 사항 적용 - 헤드라인 길이 줄임 → +0.3점 - 이미지 최적화 → +0.2점 - 색상 대비 향상 → +0.2점 최종: 8.5/10 Learner가 발견한 규칙: 1. 헤드라인 < 50글자 (3회 검증) 2. 이미지 최적화 (JPEG 85% 품질) (5회) 3. 색상 명도 대비 > 7:1 (5회)

프로젝트 2: Startup Hub 웹사이트 (3주 후)

Week 1: 초기 빌드 → Upstream Sync 적용 - 헤드라인 규칙 자동 적용 - 이미지 최적화 자동 적용 - 색상 규칙 자동 적용 → 초기 점수: 8.1/10 (이전보다 0.3점 향상) Week 2: 추가 개선 - 섹션 여백 최적화 → +0.2점 - 모바일 CTA 위치 → +0.2점 최종: 8.5/10 새로운 규칙: 4. 섹션 여백: 3rem 기준 5. 모바일 CTA: 화면 상단에서 60vh 위치

프로젝트 3: SaaS Demo (6주 후)

Week 1: 초기 빌드 → Upstream Sync 적용 - 프로젝트 1, 2의 모든 규칙 적용 (5개) - 예상 점수: 8.3/10 실제 결과: - 헤드라인 규칙 적용 + 프로젝트 2 여백 규칙 적용 - 초기 점수: 8.4/10 (예상보다 0.1점 높음!) 개선 사항 추가: - 정렬(alignment) 미세 조정 최종: 8.6/10 효과: - 프로젝트 1: 8.5점 달성하는데 2주 소요 - 프로젝트 2: 첫 주에 8.1점 (3일 단축) - 프로젝트 3: 첫 주에 8.4점 (5일 단축, 최종 점수는 더 높음)

Upstream Sync 동작 원리

진화 시나리오: 10개 프로젝트 후

Project 1-3: 기초 규칙 학습 (15개) - 디자인 기본: 색상, 여백, 타이포그래피 - 카피 기본: 헤드라인, CTA, 길이 Project 4-6: 중급 규칙 학습 (25개) - 섹션별 최적화: 히어로, 기능, 가격 - 반응형 최적화: 모바일, 태블릿 레이아웃 - SEO 최적화: 메타데이터, 헤딩 구조 Project 7-10: 고급 규칙 학습 (40개) - 산업별 최적화: SaaS, E-commerce, Service - 진정성 신호: 고객 후기, 사례 연구 배치 - 전환 최적화: CTA 위치, 버튼 색상, 폼 설계 최종 규칙 라이브러리: 80개 규칙 신뢰도 분포: - 신뢰도 95%+: 40개 (항상 자동 적용) - 신뢰도 70-95%: 30개 (제안으로 표시) - 신뢰도 50-70%: 10개 (A/B 테스트)

결과:

  • 초기 점수: 프로젝트 1 = 7.8, 프로젝트 10 = 8.6
  • 개선 시간: 2주 → 3일 (80% 단축)
  • 최종 품질: 안정적 8.5+ 달성
  • Evaluator 개입: 프로젝트 1 = 주 5회, 프로젝트 10 = 주 2회 (60% 감소)

롤백 메커니즘

규칙이 실패하면 자동으로 이전 상태로 돌아갑니다:

# 최근 변경사항 확인 agency log rules --recent # 특정 규칙 롤백 agency rule rollback "Color Harmony v3" # 전체 롤백 (마지막 배포 이전) agency rule rollback --all --to=2024-04-01

파이프라인 적응 5규칙

AI Agency는 프로젝트 특성에 따라 파이프라인을 자동으로 조정합니다:

Rule 1: 산업별 파이프라인 선택

if industry == "SaaS": -> 기능 설명에 집중 -> 신뢰도 신호(로고, 고객 수) 강조 if industry == "E-commerce": -> 제품 이미지에 집중 -> 리뷰 및 평가 강조 if industry == "Service": -> 전문성 강조 -> 포트폴리오 및 사례 강조

Rule 2: 지원하는 언어에 따른 조정

if language == "Korean": -> 더 큰 폰트 (가독성) -> 더 큰 터치 타겟 (모바일) if language == "English": -> 더 많은 공간 (단어 길이)

Rule 3: 모바일 vs 데스크탑 우선순위

if primary_device == "mobile": -> 한 열 레이아웃 강조 -> 큰 버튼 및 텍스트 if primary_device == "desktop": -> 다단 레이아웃 활용 -> 세밀한 타이포그래피

Rule 4: 예산에 따른 품질 목표

if budget == "premium": -> 모든 규칙 적용 (80개) -> Evaluator 관여도 높음 -> 최종 목표: 8.8+ if budget == "standard": -> 주요 규칙만 적용 (40개) -> Evaluator 중간 관여 -> 최종 목표: 8.2-8.5 if budget == "economy": -> 기초 규칙만 적용 (15개) -> Evaluator 최소 관여 -> 최종 목표: 7.8+

Rule 5: 시간 제약에 따른 파이프라인

if deadline < 1주: -> 가장 신뢰도 높은 규칙만 (신뢰도 95%+) -> 수동 검토 단계 스킵 -> 병렬 실행 최대화 if deadline >= 2주: -> 모든 규칙 활용 -> 반복적 개선 -> 신규 규칙 테스트 기회

다음 단계

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