Phionyx는 LLM 출력을 직접적인 의사결정이 아니라 '노이즈 낀 센서 측정값'으로 취급하는 거버넌스 우선 결정론적 AI 런타임 아키텍처다. 확률적 에이전트와 달리 구조화된 상태 벡터와 결정론적 상태 진화 방정식으로 재현 가능한 동작을 보장하며, 46블록 평가 커널, 사전 응답 제어·프라이버시를 담당하는 통합 안전 계층, 영향 가중 캐시 축출 기반의 시맨틱 시간 메모리 세 계층으로 구성된다. 단일 인스턴스 실험에서 사후 필터링 대비 약 31% 연산 오버헤드 감소, LRU 대비 최대 24% 고가치 데이터 보존 향상, 100회 반복 실행에서 제어 신호 분산 0(해시 검증)을 달성했다. 감사 가능성과 재현성이 요구되는 규제·거버넌스 환경에서 LLM을 안전하게 운용하려는 시도로 의미가 있으며, 분산·멀티테넌트 배포 일반화는 향후 과제로 남겼다.

• •LLM 출력을 노이즈 센서 측정값으로 취급하고 결정론적 상태 진화 방정식으로 재현 가능한 동작을 보장하는 런타임 아키텍처
• •46블록 결정론적 평가 커널, 사전 응답 안전 계층, 영향 가중 캐시 축출 메모리의 3계층 구조
• •사후 필터링 대비 약 31% 연산 오버헤드 감소(불안전 입력 30% 비율 시뮬레이션 기준)
• •LRU 대비 최대 24% 고가치 데이터 보존 향상, 100회 반복 실행에서 제어 신호 편차 0 검증
• •단일 인스턴스 검증에 한정되며 분산·멀티테넌트 환경 일반화는 향후 연구 과제