모델 성능 한계를 극복하는 AI Harness 중심의 운영 레이어 설계 전략

Context

LLM의 추론 능력만으로는 워크플로우 관리, 장기 기억 유지, 실행 결과 검증 등 프로덕션 수준의 신뢰성 확보에 한계 노출. 단순 모델 업그레이드보다 모델을 제어하는 인프라스트럭처인 AI Harness의 설계 품질이 시스템의 성패를 결정하는 핵심 요소로 부상.

Technical Solution

• Context Management를 통한 제한된 컨텍스트 윈도우 내 최적 정보 배치 및 동적 데이터 검색 로직 구현
• API, DB, 코드 실행 환경과 LLM을 연결하는 Tool Execution 레이어로 텍스트 생성을 넘어선 실제 액션 수행 구조 설계
• Vector Database 및 세션 메모리를 활용한 Persistent Memory 계층 구축으로 대화 간 연속성 및 상태 유지
• 목표 설정, 도구 실행, 결과 평가, 재시도로 이어지는 Agent Control Loop 설계를 통한 자율적 문제 해결 프로세스 구축
• Permission Boundary 및 Output Validation을 포함한 Guardrails 레이어를 통한 예측 불가능한 동작 제어 및 보안 강화
• Latency, Pass Rate, Token Usage 등 정량적 지표를 수집하는 Observability 체계 구축으로 회귀 테스트 및 성능 최적화 수행