AGEL-Comp은 LLM 기반 에이전트의 복합적 일반화 실패 문제를 해결하기 위해 설계된 신경-기호 AI 에이전트 아키텍처예요. 이 프레임워크는 동적 인과 프로그램 그래프(CPG), 유도 논리 프로그래밍(ILP) 엔진, 하이브리드 추론 코어를 통합하여 작동해요. AGEL-Comp은 추론-연역 학습 사이클을 통해 에이전트가 명시적이고 해석 가능하며 복합적으로 구조화된 세계 이해를 구축하도록 돕습니다.