10 · 부록¶
NERV 백서의 참조 자료이다. 용어집, 46개 등록 에이전트 전체 인벤토리, 인벤토리 검증 스크립트, 캐릭터 ↔ 에반게리온 모티프 매핑을 한 곳에 모았다.
본 부록은 시스템 구조만 기술한다. 진행 중인 연구의 데이터·결과·예산 실액·참가자 정보는 포함하지 않는다.
모델 배지: Fable 5.1 Opus 5 Sonnet 5 Haiku 4.5 · Codex 참여 = Codex(gpt-5.6 terra/sol/luna · gpt-6-astra)가 nested 위임·direct actor·하이브리드 검증·fail-soft 보조 중 하나로 참여하는 단계 보유.
10.1 용어집¶
| 용어 | 뜻 |
|---|---|
| NERV | 1인 연구실(PI)의 학술 연구를 자동화·증폭하는 46개 등록 에이전트 멀티에이전트 시스템. 에반게리온의 특무기관 NERV를 모티프로 삼았다. |
| MAGI | 3대 LLM(Claude · Gemini · GPT)의 합의 시스템. 에반게리온의 3대 슈퍼컴퓨터(MELCHIOR · BALTHASAR · CASPER)에서 따왔다. 서로 다른 계열 모델의 판정과 불일치를 함께 제시하는 보증 절차이며, 합의가 단일 모델의 편향을 실제로 보정하는지는 별도 평가가 필요하다. |
| MAGI Gate | 역할 간 데이터 교환(핸드오프)에서 검증 후 전달을 강제하는 장치. 등급은 검문 강도를 뜻한다 — L0(검문 없음) · L1(로그만) · L2(표시만) · L3(하류 전파 차단). v2(2026-07-25~)는 실측 등록부로, 결정론 게이트 3종이 L3로 등재되어 있다(변환 품질 · 인용 검증 · DOI 무효 차단). 등재 조건은 구현 코드 존재 + 실제 차단 + 로그 발화 3종 충족이다. v1(~2026-07-25)은 "전 핸드오프 × 3대 LLM 자동 개입" 설계 계약이었으나 실행기가 구현된 적 없이 종결됐다(등급이 LLM 대수를 뜻했던 것은 그 세대). 설정값 magi_gate.enabled는 로그 축적 확인 전까지 false를 유지한다. 별도로 magi-patrol(순찰)과 agent-council(PI 명시 호출)이 LLM 교차 검증을 수행한다. |
| MAGI Patrol | 시스템을 정기적으로 자동 순찰하며 설정·문서·코드·스키마·위키 등의 정합성 이상을 탐지하는 메커니즘. 이상 중심으로 경보하며, 23:00 일일 종합 점검은 정상 상태에서도 하트비트 보고를 남긴다. |
| Handoff Schema | 7개 캐릭터(역할) 사이에 주고받는 데이터의 표준 교환 규격. 필수 필드·소비자·검증 등급을 정의해 역할 간 결합을 느슨하게 유지한다. |
| Codex (gpt-5.6 terra/sol/luna · gpt-6-astra 티어) | OpenAI 계열 LLM. 종합·분류·요약 같은 자연어 생성 단계를 맡는다. 대부분은 Claude 내부 위임이며, 일부 direct actor는 read-only proposal만 만들고 Python controller가 검증한다. |
| Antigravity / agy (Gemini) | Google Gemini 계열을 호출하는 CLI(agy). MAGI 합의 시 세 번째 관점(BALTHASAR)을 제공한다. |
| launchd | macOS의 표준 작업 스케줄러. NERV의 정기 작업(순찰·요약·백업·리포트 등)은 com.nerv.* 형태의 launchd 잡으로 등록되어 자동 실행된다. |
| 서브에이전트(Subagent) | .claude/agents/에 정의된 단일 책임 Claude 에이전트. 한 가지 작업(요약·분석·작성 등)을 수행하며 캐릭터(역할)가 소유한다. NERV에는 39개가 등록되어 있다. 강의 전용 5개는 실행 정의와 active 등록 상태를 유지하되 현재 강의 도메인에서 호출하지 않는다. |
| Python 파이프라인 | 서브에이전트가 아니라 scripts/에서 실행되는 Python 주도 처리기. 변환·API 조회·정합성 검사 같은 결정론적 단계를 조율하며, 일부 파이프라인은 해석이 필요한 단계에서 Claude나 Codex를 호출한다. NERV에는 7개가 있다. |
| Knowledge Wiki | 여러 논문에 걸친 개념을 교차 정리해 지식을 복리로 축적하도록 설계한 위키(카파시 LLM-Wiki 패턴). 자동 생산 적용은 비활성이며 Codex direct transaction shadow의 20건 안전성 코호트를 관측 중이다. |
| 발행-구독(Publish-Subscribe) | 한 역할(주로 레이)이 산출한 지식을 공유 디렉토리에 발행하면, 수신을 선언한 다른 역할들이 구독해 가져가는 데이터 공유 모델. 트리거 기반으로 동작한다. |
| Codex 라우팅 | 특정 단계를 Codex에 배정한 정책. nested 경로는 가용 시 강제 위임하고 시스템 오류에만 원래 모델로 폴백한다. direct shadow 경로는 Claude fallback 없이 rollback한다. |
| Feedback Control Plane | 실행 결과를 관측하고 bounded shadow 후보를 독립 검증한 뒤 사전 등록된 코호트가 찼을 때만 PI 승격 검토로 넘기는 횡단 계층. |
10.2 46개 등록 에이전트 전체 인벤토리¶
NERV 인벤토리에는 39개 Claude 서브에이전트 + 7개 Python 파이프라인 = 46개가 등록되어 있다.
강의 전용 Claude 에이전트 5개는 2026-06-21부로 강의 도메인에서 호출하지 않지만, 실행 정의와 active 등록 상태를 유지하므로 인벤토리 검사에도 포함된다. 각 등록 에이전트는 7명의 캐릭터(역할) 중 하나가 소유한다.
Claude 서브에이전트 (등록 39)¶
| 캐릭터 | 에이전트 | 모델 | 종류 | 기능 |
|---|---|---|---|---|
| 리츠코 | research-idea-discussant | Fable | Claude | 소크라틱 연구 아이디어 토론 |
| 리츠코 | research-timeline-tracker | Opus | Claude | 프로젝트 일정 추적 |
| 리츠코 | budget-manager | Sonnet | Claude | 연구비 예산 관리 |
| 리츠코 | github-import-evaluator | Opus Codex | Claude | GitHub 저장소 도입 평가 |
| 리츠코 | agent-installer | Haiku | Claude | 외부 서브에이전트 자동 설치 |
| 레이 | paper-summarizer | Haiku | Claude | 논문 요약(Sonnet 5 직접 종합) + parsed 인용 복구 shadow |
| 레이 | methodology-analyzer | Sonnet | Claude | 방법론 분석(Sonnet 5가 직접 분석·종합) |
| 레이 | keyword-tagger | Haiku Codex | Claude | 키워드/태그 추천 |
| 레이 | note-linker | Sonnet Codex | Claude | 자동 백링크 생성 |
| 레이 | wiki-compounder | Sonnet Codex | Claude 등록 · Codex/Python shadow | 위키 역방향 갱신 proposal transaction(생산 적용 비활성) |
| 레이 | library-health-monitor | Haiku | Claude | 라이브러리 정합성 감시 |
| 레이 | reading-explainer | Opus | Claude | 단일 논문 통독 Reading Brief |
| 아스카 | academic-style-checker | Sonnet Codex | Claude | 학술 문체/일관성 검사 |
| 아스카 | research-gap-identifier | Sonnet Codex | Claude | 연구 갭 식별 |
| 아스카 | reviewer-response-helper | Fable | Claude | R&R 재투고 응대 |
| 아스카 | qualitative-data-analyzer | Opus Codex · Gemini | Claude · Multi-LLM | 3-LLM 질적 주제 분석 + HITL 승인 |
| 카오루 | related-paper-finder | Sonnet Codex | Claude | 관련 논문 탐색 |
| 카오루 | citation-network-explorer | Sonnet Codex | Claude | 인용 네트워크 분석 |
| 카오루 | research-trend-analyzer | Sonnet Codex | Claude | 연구 동향 분석 |
| 카오루 | deep-researcher | Sonnet Codex | Claude | 심층 자료 탐색 |
| 카오루 | daily-paper-recommender | Sonnet 등록 · 운영 Python + Codex | Claude 정의 · Python 운영 | 후보 점수화 + Codex 의미 재정렬 + exact outcome shadow |
| 카오루 | paper-code-auditor | Sonnet Codex | Claude | 논문-코드 정합성 감사 |
| 카오루 | source-comparator | Sonnet Codex | Claude | 다중 소스 비교 매트릭스 |
| 카오루 | paper-citation-auditor | Sonnet Codex | Claude | 원고 인용 정합성 감사 |
| 카오루 | paper-data-verifier | Python + Sonnet Codex | Claude · 하이브리드 | 결정론적 통계 감사 + M4 의미 일치 |
| 마리 | intro-writer | Sonnet Codex | Claude | 서론/문헌리뷰 작성 |
| 마리 | methods-writer | Sonnet Codex | Claude | Methods 섹션 작성 |
| 마리 | results-writer | Sonnet Codex | Claude | Results 섹션 작성 |
| 마리 | discussion-writer | Sonnet Codex | Claude | Discussion 섹션 작성 |
| 마리 | abstract-generator | Sonnet Codex | Claude | 초록/결론 생성 |
| 마리 | irb-document-writer | Opus | Claude | IRB 신청서/동의서 작성 |
| 마리 | pi-voice-writer | Opus | Claude | PI 문체 밴드 조건화 재작성 |
| 신지 | lecture-content-synthesizer | Sonnet | Claude · 강의 호출 중단 | 자료 → 강의 내러티브 변환(정의 등록 유지) |
| 신지 | lecture-web-researcher | Sonnet | Claude · 강의 호출 중단 | 강의 주제 웹 자료 검색(정의 등록 유지) |
| 신지 | lecture-slide-maker | Opus | Claude · 강의 호출 중단 | 강의용 HTML 슬라이드 덱(정의 등록 유지) |
| 신지 | narration-script-writer | Opus | Claude · 강의 호출 중단 | 내레이션 대본 작성(정의 등록 유지) |
| 신지 | imotions-expert | Sonnet | Claude | iMotions 센서/지표 전문가 조회 |
| 신지 | lecture-content-designer | Opus | Claude · 강의 호출 중단 | 강의 콘텐츠 설계 오케스트레이터(정의 등록 유지) |
| 신지 | image-generator | Sonnet | Claude | OAuth 프록시 이미지 생성 |
등록 frontmatter 모델 분포: Fable 5.1 × 2 · Opus 5 × 8 · Sonnet 5 × 25 · Haiku 4.5 × 4 = 39. 표의 모델 열은 실제 하이브리드 실행 경로도 함께 표시하므로, frontmatter의 단일 모델 값과 다를 수 있다.
Python 파이프라인 (7)¶
서브에이전트가 아니라 scripts/에서 실행되는 Python 주도 처리기이다. 문서 변환·API 조회·외부 발굴의
재현 가능한 단계를 조율하며, 일부 단계에서는 Claude나 Codex를 호출한다.
| 캐릭터 | 파이프라인 | 모델 | 종류 | 기능 |
|---|---|---|---|---|
| 미사토 | pipeline-orchestrator | — | Python | 문서 처리 파이프라인 오케스트레이션 |
| 미사토 | pdf-to-markdown | — | Python | PDF → Markdown 변환(GPU 가속) |
| 미사토 | conversion-quality-checker | — | Python | 변환 품질 검사 |
| 미사토 | doi-resolver | — | Python | DOI 조회/매칭(KCI 폴백 포함) |
| 미사토 | citation-extractor | — | Python | 참고문헌 추출 |
| 미사토 | figure-table-extractor | — | Python | 그림/표 추출 + 본문 링크 정합 |
| 리츠코 | github-hunter | — | Python | 외부 GitHub 자산 발굴·평가 오케스트레이터 |
github-hunter는 7단계 Python 오케스트레이터로, 일부 단계에서 Claude/Codex를 호출하지만 실행 단위 자체는 서브에이전트가 아닌 Python 파이프라인으로 분류된다.
등록 합계: 39개 Claude 서브에이전트 + 7개 Python 파이프라인 = 46개.
10.3 인벤토리 검증¶
카운트 드리프트(문서·정의·설정 간 숫자 불일치)는 NERV 원본 저장소 루트에서 다음 스크립트로 자동 감지한다.
이 스크립트는 다음 핵심 출처와 설정·문서의 참조 값을 교차 대조하고, 하나라도 어긋나면 비정상 종료(exit ≠ 0)한다.
.claude/agents/*.md— 등록된 Claude 서브에이전트 정의Agents/{캐릭터}/*/SKILL.md— 에이전트 문서와role: skill캐릭터 스킬CLAUDE.md·lab-director-config.yaml·HANDOFF_SCHEMA.yaml등 — 카운트와 역할 소유권 선언
정상일 때 출력 예:
Claude subagents (.claude/agents/*.md): 39
Python pipelines (yaml SSOT): 7
- citation-extractor (misato)
- conversion-quality-checker (misato)
- doi-resolver (misato)
- figure-table-extractor (misato)
- github-hunter (ritsuko)
- pdf-to-markdown (misato)
- pipeline-orchestrator (misato)
Operational total: 46
ritsuko: 5 SKILL.md (agents)
misato: 6 SKILL.md (agents)
rei: 7 SKILL.md (agents)
asuka: 4 SKILL.md (agents)
kaoru: 9 SKILL.md (agents)
mari: 7 SKILL.md (agents)
shinji: 7 SKILL.md (agents)
Character skills (role: skill, not counted as agents): 4
mari: humanize-english, kaeim-formatter, pi-voice
shinji: image-prompt
Inventory OK — all cross-references and doc counts consistent.
스크립트 출력의
Operational total: 46은 설정에 등록된 Claude 정의 39개와 Python 파이프라인 7개의 합계이며, 실행 정의가 등록된 단위를 세는 인벤토리 용어이다. 강의 전용 5개는 이 수치에 포함되지만, 현재 강의 도메인에서는 호출하지 않는다.role: skill캐릭터 스킬 4개는 에이전트 합계에 포함하지 않는다.
10.4 캐릭터 ↔ 에반게리온 모티프¶
NERV의 7개 역할은 신세기 에반게리온의 인물에서 이름을 따왔다. 캐릭터의 작중 성격이 담당 도메인의 톤과 느슨하게 대응한다(예: 분석·지식의 레이 = 과묵·정밀).
| 캐릭터 | 에반게리온 모티프 | NERV 역할 도메인 |
|---|---|---|
| 리츠코 | 아카기 리츠코 | Project Command — 기획·일정·예산·도입 평가 |
| 미사토 | 카츠라기 미사토 | Operations — 문서 처리 파이프라인 운영 |
| 레이 | 아야나미 레이 | Analysis & Knowledge — 분석·요약·지식 관리 |
| 아스카 | 소류 아스카 랑그레이 | Quality & Review — 품질·문체·리뷰 응대 |
| 카오루 | 나기사 카오루 | Discovery & Insight — 탐색·인용 네트워크·동향 |
| 마리 | 마키나미 마리 일러스트리어스 | Creative & Writing — 논문 섹션·초록·IRB 작성 |
| 신지 | 이카리 신지 | Personal & Learning — 전문가 조회·이미지 생성(강의 전용 정의 5개는 호출 중단·등록 유지) |
또한 3대 LLM은 MAGI 슈퍼컴퓨터에 대응한다 — MELCHIOR(Claude), BALTHASAR(Gemini), CASPER(GPT/Codex) — 세 시스템의 교차 검증은 NERV의 보증 절차 중 하나이다(합의가 결과의 진실성을 보증하지는 않는다).
10.5 참고문헌¶
2 · NERV-RASM 모형의 「학술적 앵커」에서 인용한 이론·방법론·표준의 서지다. 각 항목은 해당 구성요소의 구조적 근거일 뿐 NERV의 효과를 입증하지 않는다.
- 사회기술시스템 — Trist, E. L., & Bamforth, K. W. (1951). Some social and psychological consequences of the Longwall method of coal-getting. Human Relations, 4(1), 3–38. · Emery, F. E., & Trist, E. L. (1965). The causal texture of organizational environments. Human Relations, 18(1), 21–32.
- Gaia 방법론 — Wooldridge, M., Jennings, N. R., & Kinny, D. (2000). The Gaia methodology for agent-oriented analysis and design. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 3(3), 285–312. · Zambonelli, F., Jennings, N. R., & Wooldridge, M. (2003). Developing multiagent systems: The Gaia methodology. ACM TOSEM, 12(3), 317–370.
- AGR 조직모형 — Ferber, J., Gutknecht, O., & Michel, F. (2004). From agents to organizations: An organizational view of multi-agent systems. In AOSE 2003, LNCS 2935, 214–230.
- 조정이론 — Malone, T. W., & Crowston, K. (1994). The interdisciplinary study of coordination. ACM Computing Surveys, 26(1), 87–119.
- CSCW 조정기제 — Schmidt, K., & Bannon, L. (1992). Taking CSCW seriously: Supporting articulation work. CSCW, 1(1–2), 7–40. · Schmidt, K., & Simone, C. (1996). Coordination mechanisms: Towards a conceptual foundation of CSCW systems design. CSCW, 5(2–3), 155–200.
- 분산인지 — Hutchins, E. (1995). Cognition in the Wild. MIT Press. · Zhang, J., & Norman, D. A. (1994). Representations in distributed cognitive tasks. Cognitive Science, 18(1), 87–122.
- 공동인지시스템 — Hollnagel, E., & Woods, D. D. (2005). Joint Cognitive Systems: Foundations of Cognitive Systems Engineering. CRC Press.
- 조직기억·OMIS — Walsh, J. P., & Ungson, G. R. (1991). Organizational memory. Academy of Management Review, 16(1), 57–91. · Stein, E. W., & Zwass, V. (1995). Actualizing organizational memory with information systems. Information Systems Research, 6(2), 85–117.
- AI 위험관리 — National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1).
- 소프트웨어 품질보증 — IEEE. (2014). IEEE Std 730-2014: IEEE Standard for Software Quality Assurance Processes.
- 자율컴퓨팅(조건부) — Kephart, J. O., & Chess, D. M. (2003). The vision of autonomic computing. IEEE Computer, 36(1), 41–50.
- 다중 LLM 토론(보조 실증) — Du, Y., Li, S., Torralba, A., Tenenbaum, J. B., & Mordatch, I. (2023). Improving factuality and reasoning in language models through multiagent debate. arXiv:2305.14325.
- LLM Wiki 패턴(비공식 실무 영감) — Karpathy, A. (2026). LLM Wiki — 원천을 1회 컴파일해 유지·질의하는 지식베이스 패턴(공개 gist, 2026-04). 학술 이론이 아니라 실무 구현 영감이며 효과 근거가 아니다.
상위 장으로: 목차 · 5 · 서브에이전트 레퍼런스 · 8 · 모델 전략