Emotion-Gradient Metacognitive Recursive Self-Improvement (EG-MRSI) 프레임워크는 내성적 메타인지, 감정 기반 내적 동기, 그리고 재귀적 자기 수정을 통합한 새로운 아키텍처를 제시합니다. Noise-to-Meaning RSI (N2M-RSI)를 기반으로, 자신감, 오류, 참신성, 누적 성공에 의해 구동되는 미분 가능한 내적 보상 함수를 도입합니다. 이 신호는 증명 가능한 안전 메커니즘에 의해 제한되는 메타인지 매핑과 자기 수정 연산자를 조절합니다. 에이전트의 초기 구성, 감정 기울기 역학, RSI 트리거 조건을 공식적으로 정의하고, 에이전트의 발전 경로를 안내하는 강화 학습과 호환되는 최적화 목표를 도출합니다. 의미 밀도와 의미 변환 효율성을 의미론적 학습의 정량화 가능한 지표로 제시하여 내부 구조와 예측 정보성 사이의 간극을 메웁니다. 본 논문(Part I)에서는 EG-MRSI의 단일 에이전트 이론적 기초를 확립하며, 후속 논문에서는 안전 인증서 및 롤백 프로토콜(Part II), 집단 지능 메커니즘(Part III), 열역학적 및 계산적 한계를 포함한 실행 가능성 제약(Part IV)을 다룰 예정입니다. EG-MRSI 시리즈는 개방형이고 안전한 AGI를 위한 엄격하고 확장 가능한 기반을 제공합니다.
