모델 업그레이드 없이 Harness 제약만으로 성능 13.7pp 향상

Context

AI Agent의 신뢰성 확보를 위해 모델 성능 향상과 도구 확장에 집중하는 기존 접근 방식의 한계 분석. 무제한적 권한 부여가 오히려 추론 공간을 확장하여 예측 불가능한 오류와 롤백 빈도를 증가시키는 문제 확인.

Technical Solution

• LocalContextMiddleware 도입을 통한 환경 정보 사전 주입으로 Agent의 Search Space 최적화
• PreCompletionChecklistMiddleware 기반의 Self-verification loop 구축을 통한 결과물 검증 강제
• Compute Budget 관리 체계 도입으로 과도한 추론으로 인한 Timeout 발생 및 성능 저하 방지
• AGENTS.md 형태의 Failure Log 기반 제약 사항 정의를 통한 결정론적 동작 보장
• Read-only 기본 권한 설정 및 Write 권한의 명시적 허용 구조를 통한 파괴적 명령 실행 차단
• 복구에 5분 이상 소요되는 액션을 대상으로 한 PreToolUse Hook 설계 및 적용