지난 2년간 AI 업계는 어떤 모델이 가장 뛰어난지를 두고 치열한 논쟁을 이어왔다. 파라미터 수를 비교하고 코딩 능력을 벤치마킹하며, 어떤 아키텍처가 환각 현상을 덜 일으키는지 분석하는 데 몰두했다. 그러나 이러한 '원초적 지능'에 대한 집착은 시스템으로서의 AI 에이전트라는 본질을 간과하게 만든다. 실제로 고성능 코딩 에이전트에서 모델은 하나의 입력 요소일 뿐이며, 핵심 역량은 도구와 프롬프트, 논리 구조가 결합된 '하니스(harness)'에서 나온다.

하니스 엔지니어링으로 불리는 이 새로운 분야는 AI 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 개발자들은 모델의 버전 업데이트만을 기다리는 대신, 에이전트의 오류를 개선의 신호로 삼는다. 에이전트가 실수하면 단순히 모델을 탓하는 것이 아니라, 설정 파일에 특정 지침을 추가하거나 새로운 안전 장치를 구현하여 동일한 문제가 반복되지 않도록 시스템을 보완하는 방식이다.

구체적으로 하니스는 모델을 제외한 모든 시스템 구성 요소를 의미한다. 동작을 안내하는 시스템 프롬프트, 코드를 안전하게 실행하는 환경, 문제가 발생했을 때 개입하는 미들웨어 등이 여기에 포함된다. 모델을 재능은 있지만 주의력이 부족한 인턴이라고 비유한다면, 하니스는 상세한 업무 매뉴얼이자 전문 도구, 그리고 최종 결과물을 검토하는 관리자의 역할과 같다. 우수한 하니스를 갖춘 보통 수준의 모델은 관리되지 않는 최고의 모델보다 항상 더 나은 성과를 낸다.

이 분야에서 가장 중요한 요소 중 하나는 문맥 관리(context management)다. 언어 모델은 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양인 컨텍스트 윈도우에 제한이 있다. 이 공간이 가득 차면 모델의 논리적 일관성이 깨지는 '컨텍스트 로트(context rot)' 현상이 발생한다. 따라서 정교하게 설계된 하니스는 데이터를 지능적으로 요약하고 불필요한 정보를 제거하며 필요시 세션을 초기화하여, 외부 뇌와 같은 역할을 수행하며 복잡한 워크플로우를 유지시킨다.

가장 어려운 과제는 장기적인 실행 능력의 확보이다. 진정한 자율성을 위해서는 에이전트 스스로 계획하고 실행하며, 자신의 작업을 검증하고 오류를 복구하는 과정이 필요하다. 이를 위해 ReAct 루프와 같은 반복적인 순환 구조를 활용하는데, 이는 에이전트가 과제를 추론하고 행동한 뒤 결과를 관찰하여 계획을 조정하도록 돕는다. 이러한 루프를 정형화하고 엄격한 피드백 신호를 적용하면, 단순한 챗봇은 수일이 걸리는 복잡한 공학적 문제를 해결하는 지속적인 에이전트로 거듭날 수 있다.

결국 하니스 엔지니어링은 단순히 프레임워크를 구축하는 기술이 아니라 하나의 사고방식이다. 이는 결과물에서 역방향으로 작업하는 실천적 접근이다. 에이전트가 주석 처리된 코드를 남기지 않기를 바란다면, 더 똑똑한 모델을 기다리는 대신 해당 패턴을 찾아내 거부하는 시스템을 직접 설계해야 한다. 이러한 접근은 개발자가 주도권을 되찾아, 에이전트 개발을 단순한 시행착오에서 정교한 공학적 프로세스로 전환하도록 돕는다.

지난 2년간 AI 업계는 어떤 모델이 가장 뛰어난지를 두고 치열한 논쟁을 이어왔다. 파라미터 수를 비교하고 코딩 능력을 벤치마킹하며, 어떤 아키텍처가 환각 현상을 덜 일으키는지 분석하는 데 몰두했다. 그러나 이러한 '원초적 지능'에 대한 집착은 시스템으로서의 AI 에이전트라는 본질을 간과하게 만든다. 실제로 고성능 코딩 에이전트에서 모델은 하나의 입력 요소일 뿐이며, 핵심 역량은 도구와 프롬프트, 논리 구조가 결합된 '하니스(harness)'에서 나온다.

하니스 엔지니어링으로 불리는 이 새로운 분야는 AI 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 개발자들은 모델의 버전 업데이트만을 기다리는 대신, 에이전트의 오류를 개선의 신호로 삼는다. 에이전트가 실수하면 단순히 모델을 탓하는 것이 아니라, 설정 파일에 특정 지침을 추가하거나 새로운 안전 장치를 구현하여 동일한 문제가 반복되지 않도록 시스템을 보완하는 방식이다.

구체적으로 하니스는 모델을 제외한 모든 시스템 구성 요소를 의미한다. 동작을 안내하는 시스템 프롬프트, 코드를 안전하게 실행하는 환경, 문제가 발생했을 때 개입하는 미들웨어 등이 여기에 포함된다. 모델을 재능은 있지만 주의력이 부족한 인턴이라고 비유한다면, 하니스는 상세한 업무 매뉴얼이자 전문 도구, 그리고 최종 결과물을 검토하는 관리자의 역할과 같다. 우수한 하니스를 갖춘 보통 수준의 모델은 관리되지 않는 최고의 모델보다 항상 더 나은 성과를 낸다.

이 분야에서 가장 중요한 요소 중 하나는 문맥 관리(context management)다. 언어 모델은 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양인 컨텍스트 윈도우에 제한이 있다. 이 공간이 가득 차면 모델의 논리적 일관성이 깨지는 '컨텍스트 로트(context rot)' 현상이 발생한다. 따라서 정교하게 설계된 하니스는 데이터를 지능적으로 요약하고 불필요한 정보를 제거하며 필요시 세션을 초기화하여, 외부 뇌와 같은 역할을 수행하며 복잡한 워크플로우를 유지시킨다.

가장 어려운 과제는 장기적인 실행 능력의 확보이다. 진정한 자율성을 위해서는 에이전트 스스로 계획하고 실행하며, 자신의 작업을 검증하고 오류를 복구하는 과정이 필요하다. 이를 위해 ReAct 루프와 같은 반복적인 순환 구조를 활용하는데, 이는 에이전트가 과제를 추론하고 행동한 뒤 결과를 관찰하여 계획을 조정하도록 돕는다. 이러한 루프를 정형화하고 엄격한 피드백 신호를 적용하면, 단순한 챗봇은 수일이 걸리는 복잡한 공학적 문제를 해결하는 지속적인 에이전트로 거듭날 수 있다.

결국 하니스 엔지니어링은 단순히 프레임워크를 구축하는 기술이 아니라 하나의 사고방식이다. 이는 결과물에서 역방향으로 작업하는 실천적 접근이다. 에이전트가 주석 처리된 코드를 남기지 않기를 바란다면, 더 똑똑한 모델을 기다리는 대신 해당 패턴을 찾아내 거부하는 시스템을 직접 설계해야 한다. 이러한 접근은 개발자가 주도권을 되찾아, 에이전트 개발을 단순한 시행착오에서 정교한 공학적 프로세스로 전환하도록 돕는다.