Introduction
- 진정한 self-improving agent를 만들려면 intrinsic metacognitive learning이 필요하다는 position paper
- Intrinsic metacognitive learning: 에이전트가 자신의 학습 과정을 능동적으로 평가, 반성, 적응하는 내재적 능력
- 기존 self-improving agent들의 근본적 한계를 분석
Methods
- 3-part metacognitive framework 제시:
- Metacognitive Knowledge: 자신의 인지 과정에 대한 지식
- Metacognitive Planning: 학습 전략 수립
- Metacognitive Evaluation: 학습 결과 평가 및 피드백
- 기존 self-improving agent들을 이 프레임워크로 분류·분석
Results
- 기존 시스템들은 extrinsic metacognitive mechanism(고정된, 사람이 설계한 루프)에 의존
- 이는 확장성(scalability)과 적응성(adaptability)을 근본적으로 제한
- Intrinsic mechanism을 갖춘 시스템은 아직 존재하지 않음
Discussion
- Position paper로서 기술적 실험 결과보다 개념적 프레임워크에 초점
- Self-improvement의 정의와 요건을 명확히 한 점에서 의의
- 후속 연구 방향: intrinsic metacognitive learning의 구현 방법론 개발