RCT-7 Genome ส่ง Performance Signals กลับไป G1 อย่างไร?

WF-05 Reflector Phase รวบรวม Delta Signals จากทุก Task ใน Pipeline RCT-7 Genome ใช้สัญญาณเหล่านี้เพื่อกำหนดว่า Variant ใด (RCT-S/I/V/F) เหมาะสมที่สุด จากนั้น Proposed Updates ถูกส่งไปยัง G1 Architect's Genome ผ่าน Meta-Phase โดยต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์ก่อน Genome-Level Changes

RCT-7 เป็น 'Self-Improving AI' หรือไม่?

RCT-7 เป็นระบบ Self-Learning ไม่ใช่ Self-Modifying อัตโนมัติ มันเรียนรู้รูปแบบและเสนอ Updates แต่การเปลี่ยนแปลงทุกอย่างที่ระดับ Genome ต้องผ่านการตรวจสอบจากมนุษย์ก่อน (Codex 09 และ Codex 10) Autonomous Self-Modification โดยไม่มีการ Override ของมนุษย์ถือเป็นการละเมิด Codex

G7 — IMPROVEMENT

RCT-7 Genome

Mental OS และ Self-Evolution Engine — ระบบที่เรียนรู้และปรับปรุงตนเองอย่างต่อเนื่อง

วงจรต่อเนื่อง: G7 → G1 → G2 → ... → G7

RCT-7 เป็น Genome สุดท้ายในวงจรแต่ไม่ใช่จุดสิ้นสุด สัญญาณที่ G7 สร้างป้อนกลับไปยัง G1 (Architect's Genome) เพื่อให้ 'WHY' ของระบบพัฒนาตามประสบการณ์โลกจริง วงจรนี้คือสิ่งที่ทำให้ RCT Ecosystem ไม่ใช่แค่ชุดเครื่องมือ แต่เป็น System ที่มีชีวิต

4 Variants การปรับปรุง

RCT-S

Systemic — การปรับปรุงระดับระบบ

4 ขั้นตอนการปรับปรุงระดับระบบ

01OBSERVE — ตรวจสอบ Metrics ประสิทธิภาพทั่วทั้งระบบใน 7 Genomes
02ANALYZE — ระบุสาเหตุหลักของการแยก Metrics (ไม่ใช่อาการ)
03REDESIGN — เสนอการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมที่ระดับ Genome (ต้องการการตรวจสอบ Codex)
04VALIDATE — A/B Test การปรับออกแบบเทียบกับ Baseline; การตรวจสอบรัฐธรรมนูญก่อน Deploy

ใช้สำหรับ: การเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมหลัก กฎระดับ Genome ใหม่ การขยายความสามารถหลัก

RCT-I

Interpretation — การปรับปรุงระดับ Intent

7 ขั้นตอนการปรับปรุงระดับ Intent

01RECEIVE — รวบรวมความล้มเหลวในการจำแนก Intent จาก Log WF-00 Interpreter
02DECODE — แมปรูปแบบความล้มเหลวไปยังหมวดหมู่ความกำกวม
03HYPOTHESIZE — สร้างกฎการ Disambiguation ที่เป็น Candidate
04TEST — รัน Candidates กับ Corpus การจำแนกผิดในอดีต
05COMPARE — ให้คะแนน Candidates เทียบกับประสิทธิภาพ Classifier ปัจจุบัน
06INTEGRATE — รวมกฎที่ชนะเข้าใน Schema JITNA I-Primitive
07MONITOR — ติดตามความถูกต้องในการจำแนก Live สำหรับ Window ความเสถียร 30 วัน

ใช้สำหรับ: การปรับปรุงโปรโตคอล JITNA, การอัปเดต Intent Schema, ความถูกต้องในการจำแนก

RCT-V

Visual — การปรับปรุง Visual Output

Loop การปรับปรุง Visual Output และ UX

01CAPTURE — บันทึกรูปแบบการโต้ตอบของผู้ใช้กับ Visual Outputs
02CLUSTER — จัดกลุ่มรูปแบบการโต้ตอบตาม Output Type และ User Segment
03REDESIGN — อัปเดตเทมเพลต Visual Output ตามการวิเคราะห์ Cluster
04DEPLOY — Progressive Rollout พร้อมการวัดความพึงพอใจ

ใช้สำหรับ: การปรับปรุง Layout UI, คุณภาพ Visual Output, การปรับปรุง Dashboard

RCT-F

Framework Expansion — การขยาย Framework

4 มิติสำหรับ Framework ความสามารถใหม่

01IDENTIFY — กำหนดขอบเขตความสามารถใหม่และผลกระทบตามรัฐธรรมนูญ (การตรวจสอบ Codex 09)
02DESIGN — สร้างด้วย Janus Destroy-Face ที่บังคับ (การปฏิบัติตาม Codex 10)
03PILOT — Rollout แบบควบคุมไปยัง 1% ของ Sessions พร้อม Full Telemetry
04SCALE — การขยายแบบ Progressive พร้อม Constitutional Gate ที่แต่ละ Tier (1% → 10% → 100%)

ใช้สำหรับ: ฟีเจอร์ Product ใหม่, การเพิ่ม Genome ใหม่, การเปลี่ยนแปลง Autonomy Level หลัก

IntentLoop 7 สถานะ

IDLE→

RECEIVE→

PARSE→

ROUTE→

EXECUTE→

VERIFY→

ADAPT

→↻ G1

ทุก Agent Session รัน IntentLoop 7 สถานะนี้ ADAPT คือสถานะที่ 7 ที่สำคัญ — มันไม่ใช่แค่การส่ง Output แต่เป็นการเขียน Learnings กลับเข้าสู่ Sistema ก่อนที่ Loop ถัดไปจะเริ่ม ทำให้แต่ละ Interaction ทิ้งระบบในสถานะที่ฉลาดกว่าเล็กน้อย

— วงจรเสร็จสมบูรณ์ — G7 กลับสู่ G1 —

RCT Knowledge Vault Genome

G1 ↻

Architect's Genome

วงจรเริ่มใหม่