Article: Agentic Fitness Functions: Extending Evolutionary Architecture Beyond Deterministic Rules

진화 아키텍처에 AI 기반 피트니스 함수 적용하기.

본 기사는 결정론적인 규칙 이상으로 진화 아키텍처를 확장할 수 있는 방법을 설명합니다. 에이전틱 피트니스 함수는 AI 에이전트와 버전 관리된 기준을 결합하여 경계 충실도, 의미론적 계약 드리프트, 오래된 ADR 가정 등 복잡하고 판단이 필요한 문제를 평가합니다. 이를 통해 지속적이고 조정된 피드백 루프를 통한 진화 아키텍처 거버넌스를 향상시킬 수 있습니다.

Applying AI-based fitness functions to evolutionary architecture.

This article explains how to extend evolutionary architecture beyond deterministic rules. Agentic fitness functions combine AI agents with versioned rubrics to evaluate complex, judgment-heavy concerns like boundary fidelity, semantic contract drift, and stale ADR assumptions. This approach enhances evolutionary architecture governance through continuous and calibrated feedback loops.