판단 권한의 명시적 분리를 통한 AI Agent 신뢰성 확보 아키텍처

My Harness Is Not a Cage. It's an Org Chart.

synthaicode2026년 4월 26일5분advanced

AI 요약

Context

기존의 Harness Engineering이 Model과 Harness를 단순 합산하여 Judgment(판단)와 Execution(실행)을 혼재시킨 구조적 한계 노출. 이로 인해 임계값이나 Fallback 규칙 내부에 불명확한 판단 로직이 매몰되어 시스템의 비가시적 결정과 무분별한 추론으로 인한 실패 발생.

Technical Solution

AI를 외부 목적에 따라 정보를 구조화하는 머신으로 정의하여 판단 권한을 완전히 배제한 설계 도입
Tradeoffs(가치 판단)와 Unknowns(정보 공백) 발생 시 즉각적으로 Human-in-the-loop로 연결하는 Escalation Path 구축
No Speculation 원칙을 통해 AI의 임의 추론 및 Fabrication 가능성을 원천 차단하고 미지수 발생 시 호출자에게 예외를 전파하는 구조 설계
Executor와 Checker의 역할을 엄격히 분리하여 서로 다른 Context와 Prompt를 가진 독립 Agent 간의 상호 검증 프로세스 구현
'정의 -> 제약 설정 -> 에스컬레이션 설계 -> 배포' 순의 조직 구조 중심 설계 시퀀스 적용

실천 포인트

1. Agent 설계 시 판단 로직이 임계값(Threshold)이나 가중치 속에 숨겨져 있지 않은지 검토

2. AI가 정보를 추론하여 채우는 구간을 식별하고, 이를 명시적 Escalation 포인트로 전환

3. 단일 Agent의 Self-Verification 구조를 지양하고 독립된 검증 Agent를 통한 교차 체크 아키텍처 도입

4. 기술적 패치(Guardrail) 추가 전, 해당 실패가 권한 정의 문제인지 실행 능력 문제인지 구분

태그

#AI Agent #Escalation Path #Human-in-the-loop #Separation of Concerns #Harness Engineering

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