재귀 추론 시스템에서 추론 상태 표현 방법과 반복 중단 시점이라는 두 가지 핵심 설계 선택을 다루는 이론적 연구입니다. 추론 상태를 추출된 주장, 증거 관계, 미해결 질문, 신뢰도 가중치를 인코딩하는 인식론적 상태 그래프로 표현합니다. 확장-후-통합과 통합-후-확장의 두 순서 간 거리인 순서 격차(order-gap)를 정의하며, 격차가 작을수록 추가 반복의 효과가 미미함을 의미합니다. 이 프레임워크는 에이전트 루프, 사고 트리 추론, 정리 증명, 지속적 학습에 적용 가능합니다.

• •재관 추론 시스템의 두 가지 암묵적 설계 선택, 즉 답변생성 동안 상태 표현 방법과 반복 중단 시점을 쭔계적 틀로 폼 고력한다.
• •추출된 주장·증거 관계·미해결 질문·신뢰도 가중치를 인코딩하는 인식론적 상태 그래프로 진화하는 추론 상태를 표현한다.
• •순서 격차(order-gap)는 확장-후-통합과 통합-후-확장의 두 순서가 합의하는지 여부를 측정하여 추가 반복이 향후 도움이 될지를 판단하는 실용적 종료 기준이다.
• •에이전트 루프, 사고 트리 추론, 정리 증명, 지속적 학습 등 다양한 미래 AI 시스템에 적용 가능한 범용 이론적 프레임워크를 제공한다.