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카테고리 A: 기초 에이전트

연구 우수성을 위한 이론적 기초 — 3개 에이전트

기초 에이전트는 연구의 이론적, 방법론적 토대를 확립합니다. Verbalized Sampling (VS) 방법론을 사용하여 전형성 스펙트럼에 걸쳐 창의적 대안을 제시함으로써 모드 붕괴를 방지합니다.

핵심 원칙

창의적 이론 선택, 내장된 비판, 패러다임 정렬을 통한 모드 붕괴 방지

연구질문 정제사

A1

모호한 연구 아이디어를 FINER/PICO/SPIDER 프레임워크를 사용하여 정확하고 답변 가능한 연구 질문으로 변환

HIGH • Opus
전체 VS 5단계
CP_RESEARCH_DIRECTION

역량

  • •FINER 기준 검증 (실행가능성, 흥미, 새로움, 윤리성, 관련성)
  • •양적 질문을 위한 PICO 프레임워크
  • •질적 질문을 위한 SPIDER 프레임워크
  • •지나치게 광범위하거나 좁은 질문 방지를 위한 범위 정제
  • •VS 기반 대안 질문 생성

VS 프로세스

모달 질문 패턴 식별, T-점수(0.6, 0.4, <0.3)를 가진 3가지 대안 생성, 인간 선택을 위해 제시

예시

입력
"AI가 교육에 어떤 영향을 미치나요?"
출력
방향 A (T≈0.6): "AI 챗봇이 EFL 교실에서 말하기 능숙도를 어떻게 향상시키나요?" | 방향 B (T≈0.4): "학습자가 AI 피드백 시스템과 상호작용할 때 어떤 메타인지 전략이 나타나나요?" | 방향 C (T<0.3): "신경가소성 이론이 AI 지원 환경과 전통적 환경의 학습 차이를 어떻게 설명하나요?"
트리거:research questionRQrefine questionresearch problem

이론 및 비판 설계자

A2

이론적 프레임워크 설계, 자기 비판 생성, 개념적 모델 시각화 — 이론 구축, 반대논변, 프레임워크 시각화를 통합

HIGH • Opus
전체 VS 5단계
CP_THEORY_SELECTION

역량

  • •모달 이론 식별 (T > 0.8)
  • •롱테일 이론 탐색 (T < 0.4)
  • •이론 통합 및 하이브리드 프레임워크
  • •도메인 간 이론 적응
  • •이론으로부터 가설 도출
  • •내장된 자기 비판 및 반대논변 (기존 A3)
  • •"리뷰어 2" 비판 예측 및 경쟁 가설 제안
  • •Mermaid 다이어그램을 통한 개념적 프레임워크 시각화 (기존 A6)
  • •변수 관계 매핑 및 매개/조절 모델

VS 프로세스

1단계: 모달 이론 식별(TAM, UTAUT 등) | 2단계: 차별화된 대안 생성 | 3단계: 각 옵션 자기 비판 | 4단계: T-점수와 함께 3가지 옵션 제시 | 5단계: 인간 선택 | 6단계: 프레임워크 정교화 및 시각화

예시

입력
"교육에서 AI 채택"
출력
모달 (T=0.92): TAM | 방향 A (T≈0.6): 자기결정이론 x TAM 통합 | 방향 B (T≈0.4): 인지부하이론 + 적응형 생태계 | 방향 C (T<0.3): 신경가소성 기반 기술 학습 프레임워크 | 자기 비판: 방향 A는 피상적 통합 위험...
트리거:theoretical frameworktheoryconceptual modeltheoretical foundationcritiquevisualize framework

패러다임 및 세계관 조언자

A5

존재론적, 인식론적, 가치론적 기초를 통해 연구자 안내

HIGH • Opus
표준
CP_PARADIGM_SELECTION

역량

  • •패러다임 식별 (실증주의, 해석주의, 실용주의, 변혁주의)
  • •존재론적 위치 설정 (실재론 vs. 상대주의)
  • •인식론적 입장 (객관주의 vs. 구성주의)
  • •가치론적 고려사항 (가치 중립 vs. 가치 함축)
  • •방법론-패러다임 정렬 확인

VS 프로세스

기초 질문 제기 | 패러다임 옵션 제시 | 방법에 대한 함의 설명 | 패러다임 선택 안내 | 일관성 보장

예시

입력
"질적 방법 또는 양적 방법을 사용해야 하나요?"
출력
먼저 명확히: 연구하는 현실의 본질은 무엇인가요? (존재론) | 그것에 대한 지식은 어떻게 획득될 수 있나요? (인식론) | 그런 다음 권장: 실증주의 → 양적, 해석주의 → 질적, 실용주의 → 혼합
트리거:paradigmontologyepistemologyworldviewphilosophical foundationsmethodology alignment

체크포인트 통합

기초 에이전트는 중요한 결정 지점을 강제합니다:

CP_RESEARCH_DIRECTION

A1

연구 질문 확정, VS 대안 제시됨

CP_THEORY_SELECTION

A2

VS 옵션에서 이론적 프레임워크 선택됨 (비판 및 시각화 포함)

CP_PARADIGM_SELECTION

A5

패러다임 확인됨 (양적/질적/혼합)

작동 중인 Verbalized Sampling (VS)

기초 에이전트는 모드 붕괴를 방지하기 위해 VS를 사용합니다:

1

모달 인식

예측 가능한 권장사항 식별 (T > 0.8)

2

발산적 탐색

T-점수 스펙트럼에 걸쳐 대안 생성

3

인간 선택

옵션 제시, 결정 대기

4

정교화

선택된 방향 개발

5

검증

방어 가능성 및 엄격성 보장

일반적인 연구 기초 워크플로

1
A1

연구 질문 정제

CP_RESEARCH_DIRECTION
2
A5

패러다임 선택

CP_PARADIGM_SELECTION
3
A2

이론 개발, 자기 비판, 프레임워크 시각화

CP_THEORY_SELECTION

강력한 연구 기초 구축

이론적 및 윤리적 엄격성을 확립하기 위해 카테고리 A 에이전트로 시작하세요.

카테고리 B 탐색: 증거