한 줄 정의
AI 에이전트의 안정적인 프로덕션 운영을 위해, 예측 불가능한 LLM을 감싸고 도구 호출 및 실행을 안전하게 통제하는 독립적 런타임 환경(Harness) 설계 가이드입니다.
핵심 요지
- 역할 분리 원칙: LLM은 동작을 ‘제안’만 하고, 실제 실행과 검증은 결정론적인 Harness 계층이 담당하여 안전성 확보 raw/AI Agent Best Practices. Production-Ready Harness Engineering (2026 Guide)-ko.md#L21.
- 위험 기반 프로세스: 권한 수준을 Read-only, Draft(시뮬레이션), External Write(승인 필요)로 나누어 설계 raw/AI Agent Best Practices. Production-Ready Harness Engineering (2026 Guide)-ko.md#L64.
- 컨텍스트 최적화: 대화 기록을 단순히 덤프하지 않고, 안정성(System) - 작업(Scoped) - 정보(Runtime) 계층으로 구조화 raw/AI Agent Best Practices. Production-Ready Harness Engineering (2026 Guide)-ko.md#L74.
- 예산과 제약: 스텝, 시간, 토큰, 비용 예산을 강제하여 무한 루프 방지 및 우아한 종료 처리 raw/AI Agent Best Practices. Production-Ready Harness Engineering (2026 Guide)-ko.md#L84.
- 검증 중심 설계: 반복 실패 시 프롬프트 수정보다 하네스 내 검증기(Validator)나 자동화 도구로 문제 해결 raw/AI Agent Best Practices. Production-Ready Harness Engineering (2026 Guide)-ko.md#L95.
상세
프로덕션 레벨의 AI 에이전트는 모델의 지능보다 실행 환경(Harness)의 견고함에서 결정됩니다. LLM을 제어하는 결정론적 런타임 래퍼를 설계하여, 에이전트가 통제 범위를 벗어나지 않고 신뢰할 수 있게 운영되도록 만드는 공급자 중립적 아키텍처가 필수적입니다.