FAOPs: 정상형(Normal Forms)과 AI 에이전트 워크플로우를 위한 대수학

조직들은 운영 절차를 추적 가능하고, 감사 가능하며, 재현 가능하고, 접근 제어가 가능하며, 시간과 비용에 제한된 다단계 에이전트 스킬(Agent Operating Procedures, AOPs)로 점점 더 인코딩하고 있으며, 이는 규제 산업에서 의무 사항입니다. 하지만 AOPs는 일반적으로 단계들이 행동들을 묶어 놓은 거친 파일 형태로 유지되며, 복사된 절차들은 분산되고, 어떤 단계든 어떤 도구에 접근할 수 있고, 리팩토링(refactoring) 과정이 검증 없이 이루어집니다. 우리는 AI 에이전트 워크플로우에 데이터베이스 수준의 규율을 가져오는 형식 이론인 기능적 에이전트 운영 절차(Functional Agent Operating Procedures, FAOP)를 제시합니다. FAOP는 각 워크플로우를 범위가 지정된 상태(scoped state)에 대한 타입이 지정된 함수로 재구성하고 전체 라이브러리를 네 가지 점진적인 정상형(normal forms)에 노출시킵니다: 분해됨(Decomposed, FNF-1)은 워크플로우를 원자적 단계(atomic steps)로 나눕니다. 타입 지정됨(Typed, FNF-2)은 데이터 흐름을 명시적으로 만들고 타입 검사를 수행합니다. 추출됨(Factored, FNF-3)은 각 공유 절차에 단일한 표준 정의를 부여하여 변경 사항이 분산되는 대신 전파되도록 합니다. 그리고 범위 지정됨(Scoped, FNF-4)은 모든 단계를 최소 권한 도구 접근으로 제한합니다. 한 번 정규화되면, 모든 원자적 단계는 선언된 계약을 가진 별도의 개체가 되어 자체적으로 타입 검사, 범위 제한, 경계 설정, 테스트, 추적 및 감사가 가능해집니다. 증명 가능한 건전성(provably sound)의 등식으로 이루어진 FAOP 대수학은 리팩토링과 병렬화를 컴파일러 재작성(compiler rewrites)으로 변환합니다. 직교 확장(orthogonal extensions)은 검증된 종료(+V), 최적화(+O), 그리고 시간 및 비용 경계(+B)를 추가하며, 아키텍처 수준의 분류기(0-3)는 워크플로우가 AI가 필요한지 여부를 결정합니다. 이 모든 것들이 결합되어 무결성(integrity), 격리(isolation), 타입 지정(typing), 종료(termination), 비용, 최적화를 런타임상의 희망이 아닌 전체 라이브러리에 걸친 컴파일 타임의 관심사로 만듭니다. 우리는 이론을 AOP 관리 시스템인 SkillBase에 구현했으며 (데이터에 PostgreSQL이 그러하듯, AOPs에는 SkillBase가 그렇습니다), 이와 함께 실행 시 이러한 보장을 강제하는 별도의 실행기(executor)도 제공합니다. 실제 금융 워크플로우를 통해 접근 방식을 처음부터 끝까지 보여줍니다.