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Dev.toAI/ML
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Model IQ보다 Harness Engineering 중심의 AI Agent 운영 체계 전환
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AI 요약
Context
단순 모델 성능 중심의 접근 방식이 실제 운영 환경의 Hallucination, Data Governance, Token Cost 문제로 인해 한계에 봉착함. Enterprise 환경의 복잡한 Permission 체계와 Trust 이슈가 Agent 확산의 주요 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
- AGENTS.md를 통한 Context-routing layer 구축으로 Token 낭비 방지 및 Repo crawling 최적화
- Deny-list routing pattern 도입을 통한 저위험 단순 작업의 Side worker 배분 및 고부하 추론의 고성능 모델 집중 처리
- Local coordination state 및 Structured receipts 도입을 통한 Multi-agent 간 Handoff replay와 Edit conflict 해결
- Plan mode, Task files, Invariants 정의를 통한 Agent의 종료 조건 명확화 및 Session longevity 확보
- Markdown 기반의 Lightweight artifact 활용으로 플랫폼 추상화 대신 검사 가능한 단순 구조의 Stack 표준화
실천 포인트
- 단순 모델 교체보다 AGENTS.md와 같은 런타임 가이드라인 파일 도입 검토 - Task 위험도에 따른 모델 라우팅 정책(Deny-list) 설계 및 적용 - Multi-agent 환경의 상태 동기화를 위한 Local state 관리 체계 구축 - Agent의 'Done' 조건을 정의하는 명확한 Invariant 및 Task 파일 구조 설계