PRISM-AutoControl은 PRISM-AGI 플랫폼의 자율제어를 담당하는 AI 에이전트입니다. 예측된 결과를 바탕으로 최적의 제어 액션을 스스로 결정하고 실행합니다.
commit잘되나
- 복잡한 AI 모델의 동작을 근사하여 빠른 연산을 지원하는 모듈
- 시뮬레이션 환경에서 제어 액션의 유효성과 안정성을 사전에 검증
- 제한된 연산 자원에서도 효율적으로 동작하기 위한 모델 경량화
- 제어 액션이 물리 법칙을 준수하는지 검증하는 시스템
- 센서 데이터를 통해 실시간으로 공정 상태를 정확하게 인식하는 모듈
- 목표 달성을 위한 최적의 전략을 수립하는 자율제어 의사결정 엔진
- 현재 상태에서 실행 가능한 제어 액션 후보군을 생성하는 알고리즘
- 후보군 중에서 최적의 액션을 선택하고 실행하는 시스템
- 자율적인 의사결정에 따르는 잠재적 위험을 정량적으로 평가
- 결정된 제어 액션의 이유와 근거를 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명 (XAI)
- 제어 액션의 근거 데이터를 투명하게 제공하는 시스템
- 자율 최적화 과정의 성공률을 지속적으로 관리하고 개선
- 복잡한 제어 과업을 분해하고 역할을 분할하여 개발 효율성 증대
- 병렬 처리 및 최적화를 통해 시스템의 전반적인 성능 향상
| 기능 | 지표 | 목표 |
|---|---|---|
| 제어 정확도 | AI 모델 근사 정확도 (RMSE) | 0.220 이하 |
| 자율제어 의사결정 예측 오차 | 10% 이내 | |
| 신뢰성 | 자율 최적화 성공률 | 99% |
| 위험 관리 | 의사결정 위험 평가 상관계수 | 0.5 이상 |
| 개발 효율 | 작업 분해 및 역할 분할 효율성 | 10% 향상 |
| 병렬 처리 및 최적화 성능 | 10% 향상 |
- Python: 3.9 이상
- OS: Windows 10/11, Ubuntu 20.04 이상, macOS 11 이상
git clone https://github.com/your-org/prism-autocontrol.git
cd prism-autocontrol# Windows (cmd)
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
python -m venv venv
source venv/bin/activatepip install -r requirements.txtvenv\Scripts\activate
python -m uvicorn main:app --reload --port 8100 --host 127.0.0.1curl -v http://127.0.0.1:8100/healthz3.3.2 PRISM-AutoControl 에이전트에 질의 현재는 답변을 임의의 string 중 하나를 뽑는 것으로 구현; random_seed=42로 고정 (헬스체크한 기존 cmd 창에서 입력)
curl -v -X POST "http://127.0.0.1:8100/api/v1/autocontrol/nl" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-d "{""prompt"":""플래튼 회전 속도와 슬러리 온도 제어 밸브는 어떻게 조정할까?"", ""seed"": 42}"venv\Scripts\activate
python -m uvicorn orch_stub:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8801curl -v -X POST "http://127.0.0.1:8801/orchestrate" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-d "{""prompt"":""최근 CMP 공정 온도가 이상 추세. 15분 내 정상화 권고 요청."", ""seed"": 42}"curl -v -X POST "http://147.47.39.144:8000/api/generate" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-d "{""prompt"":""안녕하세요! 간단한 자기소개를 해주세요.""}"