Grokers는 타입 지식 그래프에 대한 영속적 구조화 이해를 쓰기 시간(write time)에 집중 처리하는 아키텍처다. RAG가 쿼리마다 전체 이해 비용을 치르는 것과 달리, 자율 Groker 에이전트가 의존성 서브그래프를 귀납적으로 순회하며 구조화된 속성을 추출·상향 합성해 향후 모든 쿼리를 추가 LM 비용 없이 처리 가능하게 한다. 바이트 동일성 정리·누적 단조성 정리·이중 순회 순서 정리 세 가지 형식적 특성을 증명하며, 유한 어휘 도메인에서 LM 폴백률이 0에 수렴하는 결정론적 의미 검색 대안도 제시한다.

• •RAG와 달리 Grokers는 이해 처리를 쓰기 시간으로 옵겨 향후 모든 쿼리를 추가 LM 호출 없이 서비스하는 '인텔리제니스 사전 계산' 방식을 채택한다.
• •바이트 동일성 정리: 역정규화 인덱스로 조립된 콘텍스트 블록이 LM 턴 간 의미 변경이 없으면 바이트 동일함을 보장해 KV-캐시 히트율 100% 달성을 가능하게 한다.
• •누적 단조성 정리: 완료된 상호작용 수 증가에 따라 LM 호출 없이 해결되는 상호작용 비율이 단조 증가함을 증명한다.
• •이중 순회 순서 정리: 의존성 DAG에서 하향 생성과 상향 이해가 유일하게 올바른 순회 순서이며 이들의 합성이 완전한 생성-이해 사이클을 닫음을 증명한다.