본 논문은 집단 적응 지능(CAI)의 개념적 프레임워크를 제시한다. CAI는 다수의 자율 에이전트가 복잡하고 역동적인 환경에서 협력, 적응, 자기 조직화를 통해 문제를 해결하는 접근 방식이다. 특히 실체화된 AI 애플리케이션에서 적응성과 복원력이 중요한 역할을 하며, 예측 불가능한 문제에 대한 시스템의 재구성을 통해 실제 환경에서 강력한 성능을 제공한다. 본 논문은 과제 일반화, 복원력, 확장성, 자기 조립과 같은 핵심 속성을 설명하여 이론적 기반과 적응적이고 출현적인 지능을 위한 실용적인 방법론을 연결하고자 한다. CAI를 이해하고 구현하기 위한 구조적 기반을 제공함으로써 다양한 분야에서 더욱 강력하고, 확장 가능하며 적응력 있는 AI 시스템 개발을 위한 연구자와 실무자를 위한 지침을 제공하고자 한다.
