정의
AI 에이전트가 복잡한 외부 환경(예: 게임, 운영체제 등)과 지속적으로 상호작용할 수 있도록 관찰(Observation), 상태 읽기, 행동(Action) 실행, 그리고 결과 확인의 루프를 안정적으로 제어해 주는 시스템 뼈대 혹은 프레임워크다.
핵심 속성
- 다중 모달 관찰성 (Multi-modal Observability): 텍스트나 메모리(RAM) 상태 로그 같은 정형 데이터뿐만 아니라, 스크린샷과 같은 시각적 맥락 정보를 동시에 수집하여 에이전트에게 제공한다.
- 짧은 피드백 루프: 복잡한 장기 실행 계획보다는, 아주 짧은 단위(예: 2~4번의 키 입력)의 행동 리스트를 실행한 직후 즉각적으로 상태 변화를 재평가하도록 강제하는 구조를 갖는다.
- 상태 관리: 메모리와 세이브포인트를 통해 에이전트가 예외 상황이나 오류에 빠졌을 때 복구할 수 있는 수단을 제공한다.
관계
- 20260610-agent-observation-loop-over-intelligence — 하네스 설계가 모델의 순수 지능보다 중요한 이유
- 20260610-player-to-meta-manager-evolution — 하네스를 통해 새롭게 열리는 메타 관리자로서의 역할
- moc-tag-architecture — 상위개념
인용
“모델이 얼마나 똑똑한가보다 하네스가 얼마나 잘 설계됐는가가 더 중요하다. … 에이전트가 멍청한 줄 알았는데, 사실 우리가 눈을 안 달아준 거였다.”