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Dev.toAI/ML
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AI 시스템의 핵심을 Model과 Harness로 분리한 Agentic Engineering 패러다임 전환
The Agent Is the Harness, Not the Model — and Why That Reorganizes Software Engineering
AI 요약
Context
기존 AI 제품들이 Model과 이를 감싸는 소프트웨어 계층을 단일 묶음으로 제공하며 발생하는 유연성 부족 문제 분석. raw next-token prediction 단계의 Model만으로는 복잡한 워크플로우 자동화 및 도메인 특화 제어 구현에 한계 존재.
Technical Solution
- Agent = Model × Harness 공식에 기반하여 추론 엔진과 실행 인프라를 구조적으로 분리
- Model-agnostic 구조 설계를 통해 백엔드 LLM을 교체 가능한 컴포넌트로 정의
- 도메인별 특화 Harness(Coding, Legal, Finance 등)를 구축하여 도구 접근 권한 및 컨텍스트 제어
- 비결정론적 Model의 출력을 제어하기 위한 Goal, Loop, Memory, Eval 레이어 설계
- 결정론적 핵심 로직(Payment, Auth 등)과 Agentic 소프트웨어 조직의 계층적 공존 구조 채택
- 단순 챗봇 형태의 Bolt-on 방식에서 탈피하여 제품의 핵심 인터페이스를 Agent 중심으로 재편
실천 포인트
1. 현재 AI 기능이 단순 API 호출(Model 중심)인지, 제어 루프와 평가 레이어를 갖춘 Harness 구조인지 검토
2. 도메인 특화 제약 사항(인용 규정, 감사 추적 등)을 Model 튜닝이 아닌 Harness의 Guardrail로 구현
3. Model 성능 향상에 따른 리스크 증가에 대비하여 Observability 및 Eval 레이어의 정밀도 강화
4. 불변성이 필요한 핵심 비즈니스 로직을 Agent의 실행 범위에서 분리하여 결정론적 코드 영역으로 유지