정의
에이전트 하네스(Agent Harness)는 AI 에이전트가 특정한 환경(게임, 소프트웨어, 물리 세계 등) 내에서 데이터를 수집하고 행동을 실행하며 상태를 유지할 수 있도록 돕는 인터페이스 및 실행 프레임워크를 의미한다. 단순히 모델의 지능에 의존하는 것이 아니라, 모델이 ‘눈(관찰)‘과 ‘손(제어)‘을 가질 수 있도록 환경과 연결해주는 기술적 접점이다.
핵심 속성
- 멀티모달 관찰(Multimodal Observation): RAM 데이터나 로그 같은 정형 데이터뿐만 아니라, 스크린샷과 같은 시각적 맥락을 동시에 에이전트에게 전달함.
- 세분화된 제어(Granular Control): 장기적인 목표를 짧고 실행 가능한 액션 리스트로 쪼개어 전달하고, 각 액션 직후의 상태 변화를 포착함.
- 지속성 관리(Persistence): 세이브 포인트, 기억 메모리, 재시도 메커니즘을 통해 에이전트가 예기치 못한 중단 상황에서도 과업을 이어가게 함.
- 가시성(Visibility): 에이전트가 세계를 어떻게 오해하고 있는지(예: 벽을 문으로 착각) 인간이 즉각적으로 확인할 수 있는 피드백 채널을 제공함.
관계
- 20260612-short-action-loop-efficiency — 상위 원칙: 하네스의 성능은 루프의 밀도에 의해 결정됨.
- 20260612-observability-via-failure-visualization — 연장: 하네스는 실패를 데이터로 전환하는 도구임.
인용
가장 큰 교훈은 “모델이 얼마나 똑똑한가”보다 “하네스가 얼마나 잘 설계됐는가”였다. 처음에는 에이전트에게 “북쪽으로 가서 상점에 들어가라”처럼 긴 명령을 줬지만, 한 칸만 어긋나도 전체 계획이 무너졌다.