Learning: 스스로 진화하는 지능

 

지능은 고정된 결과물이 아니라 경험을 통해 완성되어가는 과정입니다. 우리의 에이전트는 새로운 환경에서의 피드백을 지식으로 변환하며, 시간이 흐를수록 더 견고해지는 유기적인 학습 루프를 갖추고 있습니다. 데이터가 부족한 극한의 상황에서도 스스로 생존하고 적응하는 자율성은 우리의 핵심 경쟁력입니다.

Continual Learning: 지식의 보존과 확장

 

에이전트가 새로운 태스크를 학습할 때 기존에 습득한 지식을 잃어버리는 '파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)'을 극복하는 것이 우리의 목표입니다.

 

• Core Tech: Replay-based Methods, Dynamic Architecture, Retrieval Augmented Generation (RAG)
• The Goal: 에이전트가 과거의 경험을 보존하며 새로운 지식을 누적하여, 평생 학습(Lifelong Learning)이 가능한 진화형 에이전트로 성장하게 합니다.

Reinforcement Learning: 시행착오를 통한 최적화

 

수만 번의 시뮬레이션과 현실의 상호작용을 통해, 에이전트는 스스로 보상을 극대화하는 최적의 행동 전략(Policy)을 찾아냅니다.

 

• Core Tech: Deep Q-Networks (DQN), PPO/SAC, Offline RL, Reward Engineering.
• The Goal: 정답이 정해지지 않은 복잡한 환경에서 에이전트가 스스로 정답을 개척하게 함으로써, 창의적이고 효율적인 문제 해결 능력을 부여합니다.