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Dev.toAI/ML
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500줄의 Python 코드를 7줄의 JSON 설정으로 대체한 Agent Harness 아키텍처
The Model Is the Brain. The Harness Is the Body. Here's Why That Matters
AI 요약
Context
전통적인 Browser Automation은 Playwright 기반의 하드코딩된 오케스트레이션에 의존하여 유연성이 낮고 유지보수 비용이 높음. 정해진 워크플로우 외의 예외 상황 처리를 위해 방대한 양의 보일러플레이트 코드가 필요함.
Technical Solution
- 모델을 Brain으로, Harness를 Body로 정의하여 추론과 실행 계층을 완전히 분리한 구조 설계
- JSON 설정 기반의 선언적 인터페이스를 통해 오케스트레이션 로직을 플랫폼 계층으로 추상화
- Firecracker microVM 기반의 세션 격리를 통한 데이터 및 자격 증명 보안 강화
- Bedrock Model의 추론 결과와 Browser/Shell/Code Tool의 실행을 연결하는 통합 루프 구현
- IAM 실행 역할 및 Cedar 정책을 통한 세밀한 권한 제어 체계 적용
- 상태 유지(Persistent Memory) 기능을 통해 세션 간 컨텍스트 공유 구조 마련
실천 포인트
1. 반복적인 단계가 명확한 작업은 Playwright 등 Deterministic 도구 우선 검토
2. 탐색적 작업이나 외부 사이트 데이터 추출은 Managed Agent Harness 도입 검토
3. Agent 인프라 구축 시 Firecracker 수준의 강력한 VM 격리 환경 확보 여부 확인
4. Bedrock 사용 시 ConverseStream 등 세부 권한 설정 누락 여부 체크