---
title: SOMA (Self-Orchestrating Modular Architect)
emoji: 🚀
colorFrom: purple
colorTo: red
sdk: gradio
sdk_version: 5.35.0
app_file: app.py
pinned: false
short_description: Organized AI — the essential first stage of AGI
models:
  - VIDraft/Gemma-3-R1984-27B
  - VIDraft/Gemma-3-R1984-12B
  - VIDraft/Gemma-3-R1984-4B
---

🧠 SOMA(Self-Orchestrating Modular Architect) Research
Self-Directed Multiplexed Intelligence Architecture for Realizing AGI Level 1

📌 Overview
SOMA (Self-Orchestrating Modular Architect) is an innovative AI architecture that fulfills the core requirements for AGI (Artificial General Intelligence) Level 1. It is a system where a single LLM simulates a team structure autonomously, performs roles independently, and solves problems, realizing the AGI prerequisites commonly emphasized by Yann LeCun (Meta), OpenAI, and Google DeepMind.

🎯 Core Requirements for AGI Level 1
Planning Capabilities
Role Differentiation and Modularity
Self-reflection & Feedback Loops
Tool-use & Autonomy
Long-term Agency Structure

SOMA is a practical and implementable architecture that satisfies all these requirements within a single LLM.
🔷 Three Core Components of SOMA
🧭 1. Self-Orchestrating

Without external instructions, autonomously defines problems and distributes roles
Autonomously coordinates entire reasoning and execution processes
Implements self-regulation mechanism identical to OpenAI's "Agentic AI" concept
Real-time adaptation and dynamic strategy modification capabilities

🧩 2. Modular

Single LLM internally performs multiple roles simultaneously
Implements Meta AI's "World Model + Planner + Memory + Actor" structure
5 specialized modules:

🎯 Supervisor: Strategy formulation and coordination
💡 Creator: Innovative problem solving
📚 Researcher: Information gathering and analysis
⚖️ Evaluator: Critical review
📊 Analyst: Synthesis and reporting



🧠 3. Architect

Higher-order thinking capabilities beyond simple executors
Structures problems and designs solution paths
Plan-adapt-multitask execution required by DeepMind's Gato → Gemini
Emergent intelligence and metacognitive abilities

🚀 How SOMA Works
1. Autonomous Problem Recognition
User Query → SOMA Self-Analysis → Problem Structuring → Solution Strategy Development
2. Dynamic Role Assignment
Single LLM internally differentiates into 5 virtual agents
Each agent approaches problems with specialized perspectives and expertise
3. Cyclic Collaboration Process
Analysis → Creative Insights → Verification → Information Gathering → Evaluation → Synthesis
↑                                                                                            ↓
←─────────────────────────── Feedback Loop ──────────────────────────────────────────────←
4. Self-Improvement Mechanism

Self-evaluation at each stage
Real-time strategy adjustment
Cumulative learning effects

💡 Alignment with AGI Frameworks
OpenAI Requirements

✅ Agentic behavior: Autonomous actions and decision-making
✅ Long-horizon planning: Long-term goal execution
✅ Tool use: Utilizing external tools like web search

Meta AI (Yann LeCun) Requirements

✅ World Model: Situation understanding and modeling
✅ Planning Module: Strategic planning
✅ Memory: Conversation history and context maintenance
✅ Actor: Actual action execution

Google DeepMind Requirements

✅ Multi-modal reasoning: Various forms of reasoning
✅ Adaptive behavior: Situation-dependent adaptation
✅ General problem solving: Universal problem solving

🔬 Technical Implementation
Architecture Features
pythonclass SOMA:
    def __init__(self):
        self.modules = {
            'supervisor': SupervisorModule(),    # Strategy and coordination
            'creator': CreatorModule(),          # Creative thinking
            'researcher': ResearcherModule(),    # Information processing
            'evaluator': EvaluatorModule(),      # Critical analysis
            'analyst': AnalystModule()           # Synthesis and reporting
        }
        self.feedback_loop = FeedbackSystem()
        self.memory = WorkingMemory()
        self.planner = StrategicPlanner()
Core Mechanisms

Prompt Chaining: Information transfer between modules
Context Management: Maintaining overall conversation flow
Dynamic Adjustment: Real-time strategy changes
Self-Evaluation: Quality verification at each stage

📊 Performance Metrics
AGI Level 1 Fulfillment
RequirementSOMA Implementation LevelEvidencePlanning⭐⭐⭐⭐⭐11-stage systematic processModularity⭐⭐⭐⭐⭐5 specialized modules operatingSelf-reflection⭐⭐⭐⭐⭐3-iteration evaluation systemTool-use⭐⭐⭐⭐Web search, document generationLong-term Agency⭐⭐⭐⭐Conversation history maintenance
🚀 Installation and Execution
Prerequisites
bashPython 3.8+
Gradio (UI Framework)
LLM API (Friendli, OpenAI, etc.)
Quick Start
bash# Clone
git clone https://github.com/your-repo/soma-agi

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Set environment variables
export FRIENDLI_TOKEN=your_token
export BAPI_TOKEN=your_brave_token

# Run
python soma_system.py
🎯 Use Cases
1. Complex Research Tasks

Climate change solution exploration
Drug development strategy formulation
Economic policy impact analysis

2. Creative Problem Solving

Business innovation strategies
Technology convergence ideas
Future scenario planning

3. Academic Analysis

Multidisciplinary research synthesis
Theory-practice integration
Critical literature review

🔮 Future Roadmap
Phase 1: Current (AGI Level 1)

✅ Self-orchestration
✅ Modular architecture
✅ Basic tool use

Phase 2: Enhancement

🔄 Multi-modal processing
🔄 Enhanced memory systems
🔄 Advanced planning algorithms

Phase 3: AGI Level 2

📅 True autonomy
📅 Cross-domain transfer
📅 Emergent capabilities

🤝 Contributing
SOMA is an open research project for realizing AGI.

Research Contributions: AGI theory advancement
Code Contributions: Implementation improvements
Applied Research: New use cases
Feedback: Performance evaluation and suggestions

📚 References

LeCun, Y. (2023). "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence"
OpenAI. (2023). "Planning and Tool Use in Language Models"
Hassabis, D. et al. (2023). "Towards AGI: Lessons from DeepMind"

📝 License & Paper
The license will be released after the paper has been written and published.


🌟 Conclusion
SOMA, as the core implementation level (Level 1) of AGI Stage 1, is the most concrete and practical AGI architecture achievable with current technology.
Through a 'self-directed multiplexed intelligence structure' where a single LLM differentiates into a virtual team, internally performing various roles while thinking, designing, and executing together, we have successfully implemented the first step towards AGI.
"The future of AI is not a single superintelligence, but a symphony of specialized modules working in perfect harmony."

SOMA - Self-Orchestrating Modular Architect
The Beginning of AGI, The Future of Intelligence

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 🧠 SOMA: Self-Orchestrating Modular Architect
### AGI 1단계 실현을 위한 자기 지휘형 다중화 지능 구조

## 📌 개요
**SOMA(Self-Orchestrating Modular Architect)**는 AGI(일반인공지능) 1단계의 핵심 요건을 충족하는 혁신적인 AI 아키텍처입니다. 단일 LLM이 스스로 팀 구조를 시뮬레이션하고, 자율적으로 역할을 수행하며 문제를 해결하는 시스템으로, Yann LeCun(Meta), OpenAI, Google DeepMind가 공통적으로 강조하는 AGI의 전제 조건들을 실현합니다.

### 🎯 AGI 1단계의 핵심 요건
1. **계획 수립 능력 (Planning)**
2. **역할 분화 및 모듈화 (Modularity)**
3. **자기 반성/피드백 루프 (Self-reflection & Feedback)**
4. **도구 사용 및 자율 실행 (Tool-use & Autonomy)**
5. **지속적인 목표 수행 구조 (Long-term Agency)**

SOMA는 이 모든 요구사항을 단일 LLM 내부에서 충족시키는 실용적이고 구체화 가능한 구조입니다.

## 🔷 SOMA의 3가지 핵심 구성 요소

### 🧭 1. Self-Orchestrating (자기 지휘)
- **외부 지시 없이** 스스로 문제를 정의하고 역할을 분배
- 전체 추론과 실행 과정을 자율적으로 조율
- OpenAI의 "Agentic AI" 개념과 동일한 자기 조정(self-regulation) 메커니즘
- 실시간 적응과 동적 전략 수정 능력

### 🧩 2. Modular (모듈화)
- 단일 LLM이 내부적으로 **다중 역할**을 동시에 수행
- Meta AI의 "World Model + Planner + Memory + Actor" 구조 구현
- 5개의 전문화된 모듈:
  - 🎯 **Supervisor (감독자)**: 전략 수립과 조율
  - 💡 **Creator (창조자)**: 혁신적 문제 해결
  - 📚 **Researcher (조사자)**: 정보 수집과 분석
  - ⚖️ **Evaluator (평가자)**: 비판적 검토
  - 📊 **Analyst (분석가)**: 종합과 보고

### 🧠 3. Architect (설계자)
- 단순 실행기를 넘어선 **고차원 사고 능력**
- 문제를 구조화하고 해결 경로를 설계
- DeepMind의 Gato → Gemini에서 요구하는 계획-적응-다기능 수행
- 창발적 지능과 메타인지 능력

## 🚀 SOMA의 작동 원리

### 1. **자율적 문제 인식**
```
사용자 질문 → SOMA 자체 분석 → 문제 구조화 → 해결 전략 수립
```

### 2. **동적 역할 할당**
```
단일 LLM이 내부적으로 5개의 가상 에이전트로 분화
각 에이전트는 특화된 관점과 전문성으로 문제 접근
```

### 3. **순환적 협업 프로세스**
```
분석 → 창의적 통찰 → 검증 → 정보 수집 → 평가 → 종합
↑                                                    ↓
←───────────── 피드백 루프 ─────────────────────────←
```

### 4. **자기 개선 메커니즘**
- 각 단계별 자기 평가
- 실시간 전략 조정
- 누적 학습 효과

## 💡 AGI 프레임워크와의 정합성

### OpenAI의 요구사항
- ✅ **Agentic behavior**: 자율적 행동과 의사결정
- ✅ **Long-horizon planning**: 장기적 목표 수행
- ✅ **Tool use**: 웹 검색 등 외부 도구 활용

### Meta AI (Yann LeCun)의 요구사항
- ✅ **World Model**: 상황 이해와 모델링
- ✅ **Planning Module**: 전략적 계획 수립
- ✅ **Memory**: 대화 기록과 컨텍스트 유지
- ✅ **Actor**: 실제 행동 수행

### Google DeepMind의 요구사항
- ✅ **Multi-modal reasoning**: 다양한 형태의 추론
- ✅ **Adaptive behavior**: 상황에 따른 적응
- ✅ **General problem solving**: 범용 문제 해결

## 🔬 기술적 구현

### 아키텍처 특징
```python
class SOMA:
    def __init__(self):
        self.modules = {
            'supervisor': SupervisorModule(),    # 전략과 조율
            'creator': CreatorModule(),          # 창의적 사고
            'researcher': ResearcherModule(),    # 정보 처리
            'evaluator': EvaluatorModule(),      # 비판적 분석
            'analyst': AnalystModule()           # 종합과 보고
        }
        self.feedback_loop = FeedbackSystem()
        self.memory = WorkingMemory()
        self.planner = StrategicPlanner()
```

### 핵심 메커니즘
1. **프롬프트 체이닝**: 각 모듈 간 정보 전달
2. **컨텍스트 관리**: 전체 대화 흐름 유지
3. **동적 조정**: 실시간 전략 변경
4. **자기 평가**: 각 단계별 품질 검증

## 📊 성능 지표

### AGI 1단계 충족도
| 요구사항 | SOMA 구현 수준 | 증거 |
|---------|---------------|------|
| Planning | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 11단계 체계적 프로세스 |
| Modularity | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 5개 전문 모듈 운영 |
| Self-reflection | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 3회 반복 평가 시스템 |
| Tool-use | ⭐⭐⭐⭐ | 웹 검색, 문서 생성 |
| Long-term Agency | ⭐⭐⭐⭐ | 대화 기록 유지 |

## 🚀 설치 및 실행

### 필수 요구사항
```bash
Python 3.8+
Gradio (UI 프레임워크)
LLM API (Friendli, OpenAI 등)
```

### 빠른 시작
```bash
# 클론
git clone https://github.com/your-repo/soma-agi

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 환경 변수 설정
export FRIENDLI_TOKEN=your_token
export BAPI_TOKEN=your_brave_token

# 실행
python soma_system.py
```

## 🎯 활용 사례

### 1. 복잡한 연구 과제
- 기후 변화 해결책 탐구
- 신약 개발 전략 수립
- 경제 정책 영향 분석

### 2. 창의적 문제 해결
- 비즈니스 혁신 전략
- 기술 융합 아이디어
- 미래 시나리오 기획

### 3. 학술적 분석
- 다학제적 연구 종합
- 이론과 실무의 통합
- 비판적 문헌 검토

## 🔮 미래 로드맵

### Phase 1: Current (AGI Level 1)
- ✅ Self-orchestration
- ✅ Modular architecture
- ✅ Basic tool use

### Phase 2: Enhancement
- 🔄 Multi-modal processing
- 🔄 Enhanced memory systems
- 🔄 Advanced planning algorithms

### Phase 3: AGI Level 2
- 📅 True autonomy
- 📅 Cross-domain transfer
- 📅 Emergent capabilities

## 🤝 기여 방법

SOMA는 AGI 실현을 위한 오픈 연구 프로젝트입니다.

1. **연구 기여**: AGI 이론 발전
2. **코드 기여**: 구현 개선
3. **응용 연구**: 새로운 활용 사례
4. **피드백**: 성능 평가와 제안

## 📚 참고 문헌

- LeCun, Y. (2023). "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence"
- OpenAI. (2023). "Planning and Tool Use in Language Models"
- Hassabis, D. et al. (2023). "Towards AGI: Lessons from DeepMind"

## 📝 라이선스 및 논문

논문 작성/배포 후 라이선스 공개 예정

---

### 🌟 결론

**SOMA는 AGI 1단계의 핵심 구현 레벨(Level 1)로서, 현재 기술로 실현 가능한 가장 구체적이고 실용적인 AGI 아키텍처입니다.**

단일 LLM이 가상의 팀으로 분화하여, 내부적으로 다양한 역할을 수행하며 함께 사고하고 설계하고 실행하는 '자기 지휘형 다중화 지능 구조'를 통해, 우리는 AGI로 가는 첫 번째 단계를 성공적으로 구현했습니다.

*"The future of AI is not a single superintelligence, but a symphony of specialized modules working in perfect harmony."*

---

**SOMA** - *Self-Orchestrating Modular Architect*  
*AGI의 시작, 지능의 미래*