Constitution 시스템

코드베이스가 진화하면 규칙도 함께 진화해야 하지만, 잘못된 진화는 시스템을 한 번에 무너뜨립니다. MoAI-ADK의 Constitution 시스템은 이 딜레마를 ‘무엇을 바꿀 수 있고 무엇을 바꿀 수 없는가’로 가르는 헌법적 제약 층입니다 — 불변 규칙 (FROZEN Zone) 과 진화 가능 규칙 (Evolvable Zone) 을 나누어 담습니다. 왜냐하면 자가 진화 하네스가 스스로 고칠 수 있는 영역과 인간만 손댈 수 있는 영역이 명확히 구분되어 있어야 폭주 없이 안전하게 학습할 수 있기 때문입니다. 평가 기준과 안전 규칙은 진화 루프의 밖에 둡니다. 그래야 자가 진화 harness 가 학습을 쌓아도 TRUST 5 의 통과 임계값을 스스로 낮추는 식으로 자기 점수를 부풀리는 일이 일어나지 않습니다.

하네스 엔지니어링에서 보았듯, MoAI-ADK의 하네스는 루프가 축적한 관찰로 스스로 지침을 진화시킵니다. 그렇다면 무엇이 그 진화를 통제할까요? 답이 Constitution (헌법) 시스템입니다.

Constitution은 AI 에이전트가 임의로 바꿀 수 없는 불변 제약 (FROZEN Zone) 과 학습으로 개선할 수 있는 진화 가능 제약 (Evolvable Zone) 을 갈라 놓습니다. 평가 기준과 안전 규칙은 진화 루프의 밖에 둡니다. 그래야 자가 진화 하네스가 폭주하지 않습니다. 하네스 엔지니어링의 핵심 안전장치가 바로 이 구분입니다.

AI 에이전트가 절대 수정할 수 없는 규칙입니다. 인간 개발자만 변경할 수 있습니다.

flowchart TD
    User["인간 개발자"] -->|"직접 편집"| F["FROZEN 규칙"]
    F --> Release["릴리스 배포"]
    Release --> Harness["harness 적용"]

    Agent["AI 에이전트"] -.->|"쓰기 시도"| Guard{"Frozen Guard"}
    Guard -->|"차단 + 로그 + 알림"| Block["변경 거부"]
    Guard -.->|"읽기 전용"| ReadOK["규칙 준수"]

    style F fill:#FFEBEE,stroke:#C62828
    style Guard fill:#FFF3E0,stroke:#E65100
    style Block fill:#FFCDD2,stroke:#B71C1C
    style ReadOK fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32

대표 항목:

학습(lessons)과 연구(research)를 근거로 개선을 제안할 수 있는 규칙입니다.

대표 항목:

모든 HARD 조항을 열거하는 단일 진실 공급원 (Single Source of Truth)입니다.

CONST-V3R2-NNN (3자리 이상 zero-padding)

001-050: 기존 HARD 조항
051-099: design constitution 미러 엔트리
100-149: design overflow (자동 확장)
150+: 신규 추가

ID 접두사는 시대(era)마다 다릅니다: CONST-V3R2-NNN은 예시일 뿐이며, 접두사에는 조항이 도입된 시대가 그대로 드러납니다 (CONST-V3R2-NNN, CONST-V3R5-NNN, CONST-V3R6-NNN 등). V3R2로 고정된 값이 아니며, 이후 시대에 추가된 조항은 그 시대의 접두사를 씁니다.

FROZEN 조항에는 canary_gate: true가 붙습니다. 바꾸기 전에 canary 검증을 반드시 거쳐야 합니다.

# Zone Registry 엔트리 예시
- id: CONST-V3R2-154
  zone: Frozen
  file: internal/harness/scorer.go
  anchor: "#dimension-enum"
  clause: "Dimension enum FROZEN at 4 values"
  canary_gate: true

Constitution 시스템은 5계층 안전 아키텍처가 지킵니다. 하네스가 아무리 학습을 쌓아도 변경은 아래 다섯 관문을 차례로 통과해야 합니다:

flowchart TD
    Change["변경 제안"] --> L1{"Layer 1\nFrozen Guard"}
    L1 -->|"FROZEN 대상"| Stop1["즉시 차단"]
    L1 -->|"통과"| L2{"Layer 2\nCanary Check"}
    L2 -->|"점수 하락 > 0.10"| Stop2["보류"]
    L2 -->|"통과"| L3{"Layer 3\nContradiction Detector"}
    L3 -->|"기존 규칙 충돌"| Surface["사용자에게 양쪽 제시"]
    L3 -->|"통과"| L4["Layer 4\nRate Limiter"]
    L4 -->|"주간 한계 초과"| Wait["대기"]
    L4 -->|"통과"| L5{"Layer 5\nHuman Oversight"}
    L5 -->|"require_approval: true"| Approve{"사용자 승인"}
    L5 -->|"자동 적용"| Apply["진화 적용"]
    Approve -->|"승인"| Apply
    Approve -->|"거절"| Reject["기각"]

    style Stop1 fill:#FFCDD2,stroke:#B71C1C
    style Stop2 fill:#FFE0B2,stroke:#E65100
    style Apply fill:#C8E6C9,stroke:#1B5E20
    style Reject fill:#FFCDD2,stroke:#B71C1C

쓰기 작업에 들어가기 전에 대상 파일이 FROZEN zone인지 확인합니다. 위반하면 쓰기를 막고, 로그를 남기고, 사용자에게 알립니다.

제안된 변경을 메모리에만 적용해 보고 최근 프로젝트 3개를 다시 평가합니다. 점수가 0.10 넘게 떨어지면 그 변경을 보류합니다.

새 학습이 기존 규칙과 부딪히면 양쪽을 모두 사용자에게 보여 줍니다. 한쪽을 자동으로 덮어쓰는 일은 절대 없습니다.

진화 속도를 제한합니다:

위 두 키는 harness.yaml의 learning.rate_limit 아래에 정의됩니다. (별도 개념인 Lessons Protocol의 “프로젝트당 활성 lesson 50개 상한"과 혼동하지 마세요 — 그 50은 진화 속도 제한이 아니라 lesson 메모리 항목 수 상한입니다.)

require_approval: true이면 모든 진화 제안에 사용자 승인이 필요합니다.

# 전체 registry 조회
moai constitution list

# Frozen zone 필터
moai constitution list --zone frozen

# 특정 파일 조항만 조회
moai constitution list --file internal/harness/scorer.go

# JSON 형식 출력
moai constitution list --format json

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• 하네스 엔지니어링 — 하네스 개념 개요
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