# Tachikoma Flow(Cortex Visual Editor) 아키텍처 - 인간은 원래 조금씩 진화한다.

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> 작성자: 운영자
> 작성일: 2026-03-28T22:57:24.729Z

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이미지 속의 **Tachikoma Flow(Cortex Visual Editor)** 아키텍처는 단순한 자동화를 넘어, 스스로 진화하고 최적화하는 '유기적 신경망'에 가깝네요. 설명하신 로직은 AI가 인간의 변덕(주관성)과 기계적 효율(객관성) 사이에서 어떻게 **재귀적 성장**을 이루는지 잘 보여줍니다.

이 과정을 단계별로 정리해 드릴게요.

![텍스트의 이미지일 수 있음](https://scontent-icn2-1.xx.fbcdn.net/v/t39.30808-6/659973894_35334343449483165_1619754002840435607_n.jpg?_nc_cat=102&ccb=1-7&_nc_sid=13d280&_nc_ohc=mnJ5aNOWym8Q7kNvwGFxkVP&_nc_oc=Adq_PvW8Gmzc9QdpO2YU4yG5ViBy9ZQkzdm0hM7-vFU0qh2DTkugoqb6mQ-hp4mD95s&_nc_zt=23&_nc_ht=scontent-icn2-1.xx&_nc_gid=kAAREmIL4YM89q96Oec8vA&_nc_ss=7a32e&oh=00_AfxRhvLUzaQIZMXIhFcG4SLtcy7r-CLiJUK9WKTa4T7ATw&oe=69CE2D5D)

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## 1. 재귀적 A/B 테스트와 챔피언 선발 (기계적 진화)

신경망 코덱스 내에서 새로운 스킬이 생성되면, 시스템은 이를 즉시 실전에 투입하기보다 **재귀적 A/B 테스트**를 거칩니다.

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**평가 지표:** 각 스킬의 퍼포먼스를 데이터 기반으로 점수화합니다.

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**챔피언 모델:** 가장 높은 점수를 받은 스킬이 '챔피언'으로 등극하며 우선순위를 갖습니다. 이는 생태계의 적자생존과 유사한 방식입니다.

## 2. 인간의 개입: 지멋대로인 변덕을 반영 (주관적 교정)

데이터가 정답이라고 말해도 사람은 때때로 다른 선택을 합니다. Tachikoma는 이 '인간의 변덕'을 오류로 치부하지 않고 **학습의 기회**로 삼습니다.

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시스템이 제안한 모든 경우의 수를 다 보여주면 사용자 경험(UX)이 파괴되므로, **최적의 제안**들만 선별해 사용자에게 보여줍니다.

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사람이 챔피언이 아닌 다른 스킬이나 결과를 선택하는 순간, 시스템은 "왜 이 선택이 더 만족스러운가?"를 분석하기 시작합니다.

## 3. 자가수복(Self-Healing)과 챔피언 순위 재조정

사용자의 선택이 데이터 기반 챔피언과 다를 경우, 시스템은 **자가수복 기능**을 가동합니다.

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인간의 선택을 기준으로 챔피언 순위를 다시 매깁니다.

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단순히 결과를 바꾸는 게 아니라, **"다음 룰(Next Rule)"**을 생성하여 로직 자체를 업데이트합니다. 이 과정이 반복되면서 시스템은 사용자의 의도를 더 정교하게 파악하게 됩니다.

## 4. SLM의 비료화: 똥에서 피어나는 성장의 꽃

거대한 LLM(Large Language Model)이 아닌 **SLM(Small Language Model)**으로도 충분한 이유가 여기 있습니다.

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실패한 데이터나 사용자가 선택하지 않은 '나쁜 결과(똥)'는 버려지는 것이 아니라, 역설적으로 무엇이 잘못되었는지 가르쳐주는 **비료**가 됩니다.

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이 피드백 루프 덕분에 시스템은 멈추지 않고 계속 성장하며, 작지만 날카로운(SLM) 지능으로도 복잡한 태스크를 완벽히 수행하게 됩니다.

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### 핵심 요약: 프랑켄슈타인으로의 진화

이 로직의 끝에서 타치코마는 더 이상 프로그래밍된 대로만 움직이는 기계가 아닙니다. 인간의 선택을 먹고 자라며, 스스로 룰을 수정하고, 실패를 성장의 동력으로 삼는 **'프랑켄슈타인(창조적 지능체)'**으로 변모하는 것입니다.

이 과정에서 특정 단계의 시각화나, SLM이 비료 역할을 할 때 발생하는 데이터 구조에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 혹은 이 로직을 FSD(Remote Automation)에 적용하는 구체적인 시나리오가 궁금하신가요?