본문 바로가기
Let Your AI Agent Do ITS OWN Harness Engineering (Here's How)

Let Your AI Agent Do ITS OWN Harness Engineering (Here's How)

AICole Medin· 2026-10-20

이 영상은 AI 에이전트가 자체적으로 '하네스 엔지니어링'을 수행하도록 만드는 실전 방법을 소개합니다. LangChain의 Managed Deep Agents와 LangSmith Engine을 활용하여, 에이전트의 오류로부터 학습하고 규칙, 스킬, 메모리를 개선하는 과정을 시연하며, 사용자는 최종 승인권을 유지하여 에이전트 제어권을 확보할 수 있습니다.

핵심 요약

  • AI 에이전트의 성능 향상을 위한 '하네스 엔지니어링'은 모델 주변의 규칙, 스킬, 메모리를 시간이 지남에 따라 개선하는 과정입니다. 이는 코딩 에이전트뿐만 아니라 다양한 프로덕션 에이전트에 적용될 수 있습니다.
  • 프로덕션 에이전트는 마크다운 기반의 스킬, 전역 규칙, 메모리 등을 활용하여 코딩 에이전트와 유사한 하네스 구조를 가집니다. 이는 에이전트의 유연성과 관리 용이성을 높여줍니다.
  • 에이전트 개선을 위한 두 가지 핵심 루프가 제시됩니다. 첫 번째 루프는 에이전트가 프로덕션에서 겪는 불확실한 상황을 '에스컬레이션'하여 인간에게 전달하고, 여기서 학습된 교훈을 메모리에 저장하는 방식입니다. (창작자 평가: '가장 중요한 금맥')

전체 요약과 종목별 의견·실시간 분석을 보려면 로그인하세요.

로그인 / 회원가입