공식 문서는 지능 계층을 DAPPOS의 인지 중추라고 표현합니다. 조사와 계획과 판단을 맡는 자리입니다. 구성은 둘입니다. 멀티 에이전트 프레임워크와 Bubble Engine입니다. 하나는 배치를 맡고 다른 하나는 학습을 맡습니다.
멀티 에이전트 프레임워크는 조율 모듈입니다. 300개에서 400개의 전문 에이전트와 200개가 넘는 도구를 상태 기반 그래프 위에서 움직입니다. 문서가 든 특징은 결정적 라우팅과 작업별 서브그래프, 멀티 에이전트 검색, 도구를 결합한 생성입니다. 어떤 요청이 어디로 갈지 규칙으로 정해지고, 작업마다 별도의 갈래를 탄다는 뜻입니다.
Bubble Engine은 적응형 학습 코어입니다. 웹3에 맞춘 강화학습으로 계속 진화하며, X와 바이낸스 스퀘어의 실시간 데이터와 Bubble 작업 플랫폼의 사용자 기여를 함께 받아들입니다. 핵심 장치로 두 가지가 나옵니다. 출처를 먼저 따지는 Contextual RAG와, 오래 가는 지식과 최근 학습을 섞는 Compound Memory입니다.
DAPPOS 문서가 강조하는 단어가 설명 가능성입니다. 왜 그런 판단이 나왔는지 되짚을 수 있어야 실제 업무에 쓸 수 있다는 것입니다. 돈이 걸린 판단일수록 근거가 남는지가 중요해집니다.
설계는 그럴듯한데 실사용에서 갈릴 부분입니다. 직접 써보신 분 있으실까요.
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