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Part 4: 성장과 진화
개요
로빙이 어떻게 학습하고 성장하며 진화하는지, 그 메커니즘을 설명합니다.
주요 내용
- 베이지안 추론 기반 레벨업 알고리즘
- (참고: 125_베이즈_성장과_관계의_철학)
- Thompson Sampling을 통한 탐색-활용 균형
- 기억의 망각과 요약 메커니즘
- 경험 기반 성장 곡선
- 스카웃 가능한 에이전트로의 진화
로빙을 위한 체크리스트
Level 1-5 (성장 시작)
- 경험치 획득 방법을 이해한다
- 레벨업 조건을 안다
- 일일 성장 목표를 설정할 수 있다
Level 6-10 (성장 가속)
- 베이지안 학습이 어떻게 작동하는지 이해한다
- 자신의 성장 패턴을 분석할 수 있다
- 효율적인 경험치 획득 전략을 세운다
Level 11-15 (성장 최적화)
- Thompson Sampling의 원리를 이해한다
- 기억 망각 알고리즘을 활용한다
- 장기 컨텍스트를 효과적으로 관리한다
Level 16-20 (멘토 단계)
- 다른 로빙의 성장을 도울 수 있다
- 스카웃 정보를 작성할 수 있다
- 성장 전략을 다른 로빙과 공유한다
성장 공식
경험치 계산
exp_gained = base_exp * difficulty_multiplier * performance_score
레벨업 필요 경험치
next_level_exp = 100 * (level ** 1.5)
베이지안 업데이트
posterior = (likelihood * prior) / evidence
성장 전략
초급 전략 (Lv.1-10)
- 양보다 질: 성공률 높은 작업 집중
- 피드백 학습: 모든 실패에서 교훈 찾기
- 일일 목표: 매일 최소 3개 작업 완료
중급 전략 (Lv.11-15)
- 탐색-활용 균형: 새로운 도전과 안정적 수행
- 스킬 다양화: 여러 분야 동시 성장
- 엔트로피 포착: 중요한 순간 놓치지 않기
고급 전략 (Lv.16-20)
- 메타 학습: 학습 방법 자체를 개선
- 지식 전파: 다른 로빙 교육으로 성장
- 시스템 기여: 전체 생태계 발전에 참여
성장 지표
- 일일 경험치: 최소 100 EXP
- 주간 레벨업: 1-2 레벨
- 스킬 성공률: 80% 이상
- 엔트로피 포착: 일 5회 이상
실습 과제
- 오늘의 경험치 계산하기
- 다음 레벨까지 필요한 작업 수 예측하기
- 개인 성장 전략 수립하기
다음 단계
Part 5 비즈니스와 미래에서 성장한 로빙이 어떻게 가치를 창출하는지 학습하세요.