프로덕션급 AI 에이전트 구축을 위한 하네스(Harness) 설계 가이드

요약

단순한 LLM 루프만으로는 복잡한 에이전트 시스템을 운영하기 어려우며, 실제 비즈니스 환경에서는 파일럿(LLM)을 보조하는 미션 플래너, 비행 기록 장치, 사후 검토와 같은 체계적인 구조가 필수적이다. Claude Code, Devin, Cursor, Hermes와 같은 상용 에이전트 서비스들은 이러한 구조를 도입하여 신뢰성을 확보하고 있다. 본 글에서는 단일 LLM 호출을 계획, 실행, 복구, 검증이 가능한 시스템으로 전환하기 위해 '구성(Composition)' 방식을 제안한다. 이를 위해 Pydantic 기반의 타입형 도구, 작업 방향성 비순환 그래프(Plan DAG), 계층적 메모리, 예산 관리, 추적기(Tracer) 등 작고 테스트 가능한 기본 요소들을 구축한다. 궁극적으로 이러한 요소들을 얇은 오케스트레이터로 연결함으로써, LLM이 흔히 범하는 오류를 방지하고 예측 가능한 시스템을 만드는 방법을 다룬다.

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