정의
AI Agent를 프로덕션 스케일(하루 500건 요청)로 운영하기 위한 3축 시스템 설계 패턴. 단일 프롬프트의 한계를 극복하기 위해 Harness(요청 흐름 분업), Knowledge(명시적 지식 저장소), Test Loop(테스트 주도 품질 관리) 를 결합한다.
핵심 속성
- Harness 구조: 4단 파이프라인 — listener(메시지 수신) → dispatcher(중복 제거/세션) → orchestrator(흐름만 제어, 도메인 지식 없음) → worker(분석/검색/보고서, subagent lazy load)
- Knowledge Layer: Auto Memory 비활성화. 대신 Metric Registry(YAML), rules, skills, dbt YAML 등 명시적 정책 파일만 사용. 26개 핵심 지표를 결정론적 매핑.
- 운영 루프: 실패 사례 기록 → 원인 분석 → 지식 수정 → 회귀 테스트 추가. Shell test + Eval로 정확성·행동 경로·안정성·형식 검증.
- 안전망 4겹: Role(권한 범위), Gate(요청 범위 사전 판정), Rule(자연어 정책), Hook(실행 직전 코드 차단). SELECT만 허용, 100GB scan cap, PII 자동 마스킹.
관계
- 20260515-orchestrator-lightweight-lazy-loading — Orchestrator 경량화 원칙에 대한 구체적 발현
- 20260515-explicit-knowledge-registry-over-prompt — Knowledge Layer의 명시성 원칙 사례
- 20260515-ai-agent-trust-from-test-pipeline — Test Loop 및 안전망 설계의 실제 구현
- ai-agent-evaluation-framework — Eval 기반 검증 방법론의 상위 개념
인용
“Harness로 흐름을 만들고, Knowledge Layer로 기준을 만들고, Hook으로 신뢰를 만들면 일을 돕는 AI가 아니라, 일을 하는 AI를 만들게 됩니다.”