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Dev.toAI/ML
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LLM의 비결정성을 제어하는 Harness Engineering 중심의 Agent 설계
Harness Engineering: The Most Important Part of AI Agents
AI 요약
Context
LLM 단독으로는 실서비스 수준의 신뢰성과 결정성을 보장하기 어려움. 모델 파라미터나 벤치마크 성능에 집중하는 기존 접근 방식은 실제 운영 환경의 Edge Case 처리 및 API 연동의 불확실성을 해결하지 못하는 한계 존재.
Technical Solution
- Agent = Model + Harness 구조 정의를 통한 책임 분리 설계
- Probabilistic한 모델 출력을 Deterministic한 시스템 액션으로 변환하는 Translation Layer 구축
- Prompt Engineering 수준을 넘어 State, Flow, Control 중심의 System Design으로 전환
- Structured Parsing 및 Output Validation 도입을 통한 모델 출력의 무결성 검증
- 자동 Retry 및 Error Recovery 로직을 Harness 계층에 구현하여 시스템 복원력 확보
- Context Management 및 External Tool Call 최적화를 통한 실행 일관성 유지
실천 포인트
1. 모델 출력값의 형식을 강제하는 Structured Parsing 레이어 설계 여부 확인
2. 모델의 비결정적 응답에 대비한 예외 처리 및 복구 Flow 정의
3. 단순 프롬프트 수정 대신 상태 관리와 제어 흐름 중심의 시스템 구조 검토
4. 외부 API 연동 시 모델의 텍스트를 구체적 액션으로 변환하는 매개 계층 구현