[1] 기본적으로 LLM(Large Language Model) 을 사용하는 Reasoning Framework 를 요즘 Start-Up 에서 주로 사용한다.



[2] 그에 대한 Framework 는 다음과 같다. 


1) LLM 에 Goal of Task 를 Query 한다. 


2) LLM 의 Query 에 의하여 Step by Step 이 Reasoning 된다. 


3) Goal of Task 가 각 Step 에 대하여 있는 경우 추가 Query 에 의하여 LLM 으로부터 다시 Step by Step 이 Reasoning 된다. 


4) Step by Step 에 대한 Command Module 에 Command Step 이 Print 된다. 



[3] 이에 대해서 필요로 하는 Tasking 에 대한 조건은 나눠보자면 다음과 같다. 


1) Task 에 대하여 Goal 이 성립해야할 것. 


2) Goal 에는 Step by Step 이 있어야 할 것. 


3) Step by Step 의 Goal 은 Command Sequence 로 나누어질 수 있어야할 것. 


4) Command 를 수행하는 Module Package 혹은 Operating Machine 이 있어야할 것. 



[4] 위에 대한 조건을 나눠서 고려해보자면 AI 에 의해서 Tasking 이 가능한 것들은 다음으로 정리된다. 


1) 지도될 수 있는 Task 이어야 할 것. 즉, 수행과정에 대한 지도행위가 충분히 가능해야한다. 


2) Task 에 대해서는 Unit Step 에 대한 부분이 있어야할 것. 즉, 작업에 대한 과정에 단위작업이 있어야 한다. 


3) Operation 이 되어야할 것. 즉, 작업에 대한 수행에 대해서 Unit 에 대한 Sequence 로 부터 Task 가 표기될 수 있어야할 것. 


[5] 결과적으로 작업행위에 대해서 AI 에 의해 Tasking 이 가능한 것은 Step of tasking 이 Machine 에 대해서 Operation 이 가능한 것에 대해서 Unit task 에 대한 Sequence Cycle 이 존재하는 것에 대해서만 가능하다. 



[6] 결국에 1) 작업의 방법이 존재하는 것. 그리고 2) 작업에 Goal 이 있는 것. 에 대해서는 LLM 따위에 대한 Reasoning 과 Task Operation Machine 에 대한 Task 주입에 의해서 가능하게 된다. 



[7] 따라서, Task Planning 에 대한 Step Reasoning 에 대해서 Query 가 가능하다면 모든 인간의 작업행위는 AI 에 의해서 Tasking 될 수 있을 것이 된다.  



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