하네스와 에이전트 설계 on 서소영의 서재

Plantbot: Integrating Plant and Robot through LLM Modular Agent Networks

Sun, 25 Oct 2026 22:10:00 +0900

도쿄대 이케가미 다카시 연구실과 Alternative Machine 연구진이 살아 있는 식물과 이동 로봇을 다섯 개의 비동기 LLM 모듈 네트워크로 연결한 하이브리드 생명체 Plantbot을 제안했다. 이 시스템은 토양 수분과 영양 상태, 카메라 영상, 관람객의 대화를 자연어 메시지로 변환해 주고받는다. 연구진은 식물의 생리적 필요에 따라 로봇이 자율적으로 이동하고 대화하는 과정을 두 차례의 현장 전시로 검증했다.

Building agents: When to fold subagents into your main agent loop

Sun, 25 Oct 2026 00:30:00 +0900

Anthropic Applied AI 팀이 기업 현장의 멀티에이전트 시스템에서 나타나는 다섯 가지 실패 양상을 분석하고, 스킬과 도구 검색을 활용해 서브에이전트를 단일 에이전트 루프로 통합하는 기준과 단계별 이전 절차를 정리한 가이드.

Introducing Agent-Native Beta: The Framework for Agentic Apps

Thu, 15 Oct 2026 22:30:00 +0900

Builder.io가 베타로 공개한 오픈소스 타입스크립트 프레임워크 Agent-Native를 정리했다. 에이전트와 앱 화면이 같은 액션과 데이터, 화면 상태를 공유하게 만들어, 사람이 에이전트에게 맡기는 일과 직접 고치는 일을 한 앱에서 번갈아 할 수 있게 한다.

Choir: An Open Protocol for Distributed Multi-Agent Autoformalization

Sat, 03 Oct 2026 15:00:00 +0900

하버드대 연구진이 개방형 프로토콜 Choir를 공개했다. 여러 기여자의 에이전트가 수학 형식화 프로젝트를 분담하는 방식이다. 기여자는 각자 자기 LLM 구독으로 증명을 쓰고, 조정은 프로젝트의 GitHub 저장소 하나에서 이뤄지며, 모든 제출은 결정론적 검증 게이트를 통과해야 병합된다. 시연에서는 MIT 강의 노트 한 권을 Lean 4 정리 285개로 형식화했다.

에이전트 지침을 줄일 때 문장보다 먼저 본 것

Wed, 30 Sep 2026 05:00:00 +0900

세션 296개를 재 보니 지침 낭비의 가장 큰 원인은 규칙 문장보다 전달 구조였다. 받는 세션을 구분하고, 조건부 규칙과 스킬 목록은 필요할 때 읽게 바꾸자 세션당 주입량이 36~50% 줄었다.

Meet Stripe's Knowledge AI Platform

Thu, 24 Sep 2026 13:00:00 +0900

Stripe가 비개발 직군을 위한 사내 AI 에이전트 플랫폼 Kai의 설계와 성과를 공개했다. Kai는 출시 두 주 만에 직원 대부분이 쓰기 시작했고, 지금은 직원의 83%가 매주 쓴다. Stripe는 인터페이스에 구애받지 않는 API, 도메인 팀이 쓰는 Agent Studio, 제품용 에이전트와 공유하는 실행 환경의 세 계층으로 Kai를 설계했다.

fast-jev-compaction: 컴팩션 요약을 Jev의 판정으로 갈아 끼우기

Mon, 21 Sep 2026 06:30:00 +0900

Claude Code의 컴팩션 요약을 없애고, 도구 호출과 도구 결과만 Jev의 확률 판정으로 골라 삭제하는 플러그인 저장소. 남기기로 한 것은 요약하지 않고 원문 그대로 둔다.

Astra and JEV Minecraft agent

Sun, 20 Sep 2026 17:30:00 +0900

GPT-6 Astra가 목표를 세우고 TypeSafe Jev가 행동을 고르는 마인크래프트 에이전트 저장소. 빈 인벤토리에서 8분 43초 만에 엔더 드래곤을 잡았다. 기록을 줄인 수리 목록과, 성과를 과장하지 않으려고 미리 적어 둔 규칙들을 함께 읽어 본다.

An Empirical Study of Harness Design for Coding Agents

Sat, 19 Sep 2026 18:00:00 +0900

코딩 에이전트의 하네스를 통째로 재는 대신 부품 하나하나의 효과를 따로 잰 실증 연구다. 실행 루프를 고정한 채 계획, 액션 공간, 컨텍스트 관리만 바꿔 176개 설정을 돌린 결과, 세 부품 모두 모델의 능력과 컨텍스트 예산에 따라 효과가 뒤집혔다.

CompozyOS: An operating system for AI agents

Sat, 19 Sep 2026 00:50:00 +0900

에이전트 CLI를 그대로 실행하면서 세션 지속과 권한, 승인, 메모리, 자동화, 감독을 로컬 데몬 하나로 합친 Go 오픈소스 런타임. ACP provider 26종을 등록하고 Loop이라는 계약형 실행 단위로 작업을 끝까지 밀어붙인다.

Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds

Thu, 17 Sep 2026 13:30:00 +0900

구글과 구글 딥마인드, 메릴랜드대, 버지니아대의 연구자 17명이 코딩 에이전트의 탐색 정책을 재귀적으로 고쳐 쓰는 방법을 내놓았다. 새 정책을 시험하려고 발견 과정을 다시 돌리는 대신, 지난 실행이 남긴 발견 트리를 재생 시뮬레이터로 삼아 실행 비용 없이 수천 개의 후보를 채점한다.

Automata from Agent Traces: Failure and Next-Step Prediction

Tue, 01 Sep 2026 08:15:00 +0900

LLM 에이전트의 실행 로그 전체를 상태 7개에서 43개짜리 유한 상태 기계 한 대로 압축하면, 다음 행동 예측과 실패 예측과 런타임 감시가 같은 구조물 위에서 동시에 해결된다. 그리고 그 구조물의 모양은 모델이 아니라 배포 하네스가 정한다.

SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of language-model agents

Sun, 30 Aug 2026 11:30:00 +0900

MIT 연구진이 역할도 레시피도 주지 않은 LLM 에이전트 수백 명을 지속적 물리 세계에 풀어놓고, 이들이 남긴 기술을 에이전트가 모두 사라진 뒤에 시험했다. 공유 세계를 가진 사회는 고립 탐색보다 넓고 견고한 기술 포트폴리오를 만들었지만, 최강 단일 발명품은 여전히 고립 탐색의 몫이었다.

The Red Queen Gödel Machine: Co-Evolving Agents and Their Evaluators

Fri, 28 Aug 2026 16:40:00 +0900

자기 개선 에이전트의 평가 기준을 고정하지 않고 에이전트와 함께 진화시키는 탐색 프레임워크. 코딩·논문 쓰기·증명 쓰기 세 영역에서 고정 평가자 기준선을 앞섰고, AI가 쓴 글을 지나치게 잘 받아주던 심사자의 편향까지 탐색 중에 교정했다.

Graph Engineering with Claude: 14-Step roadmap from 0 to graph architect

Tue, 11 Aug 2026 06:00:00 +0900

선형으로 줄 세운 에이전트를 그래프로 다시 그리는 14단계 강의. 노드와 엣지에서 시작해 팬아웃·팬인, 검증자, 수렴하는 순환까지 Claude Code의 dynamic workflows로 짓는 법을 정리한다.

Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents

Sun, 09 Aug 2026 14:30:00 +0900

LLM 기반 사회 시뮬레이션을 10억 에이전트 규모로 끌어올린 Light Society 프레임워크. 완전 LLM과 증류된 대체 모델을 섞는 mixture-of-models 엔진으로 추론 비용을 낮추고, 신뢰 게임과 의견 확산 실험으로 인구 규모가 커질수록 인구통계 효과가 선명해진다는 것을 보인다.

Automatic Textbook Formalization

Sat, 01 Aug 2026 15:30:00 +0900

500쪽 넘는 대학원 대수적 조합론 교과서 전체를 3만 개 Claude 4.5 Opus 에이전트가 1주 만에 Lean으로 형식화한 사례 연구. 13만 줄, 5,900개 선언, 약 10만 달러. 형식 수학의 규모 기록이자 멀티에이전트 소프트웨어 공학의 규모 기록이기도 하다.

qm: Multiplayer agent harness for work

Sat, 01 Aug 2026 15:30:00 +0900

yc-software가 MIT로 공개한 멀티플레이어 에이전트 하네스 QM. 사람마다·방마다 격리된 스코프를 두고, 하네스와 모델을 갈아끼우며, 슬랙과 웹에서 조직 전체가 함께 쓰도록 설계됐다.

Schema — 올바른 하니스만으로 프론티어 모델이 ARC-AGI-3 Public에서 99%에 닿다

Sun, 19 Jul 2026 22:40:00 +0900

모델 가중치는 그대로 두고 ‘쓰는 방식’만 바꾼 에이전트 하니스 Schema가 ARC-AGI-3 Public에서 자가보고 98.98%를 기록했다. 핵심은 세계 모델을 읽고 diff할 수 있는 실행 가능한 프로그램으로 만들어, 기록된 현실 전체에 대해 검증하고, 그 안에서 계획을 탐색하는 것이다.

마찰을 지우다 보니 조직이 서 있었다

Fri, 17 Jul 2026 18:00:00 +0900

개인 AI 작업 환경을 ‘마찰을 줄인다’는 기준 하나로 진화시켰더니, 도착한 곳은 조직 인프라의 문법이었다. 그 과정의 기록.

The Coming Loop

Wed, 24 Jun 2026 07:30:00 +0900

Armin Ronacher가 agent loop와 harness loop를 구분하며, 자기가 신경 쓰는 코드에는 아직 루프 방식이 맞지 않다고 고백하면서도 이 미래가 불가피하다고 진단하는 글. 루프 시대에 판단·책임·아키텍처 sanity를 어떻게 보존할 것인가가 핵심 질문이다.

Agentic Loops Explained: From ReAct to Loop Engineering (2026 Guide)

Sun, 21 Jun 2026 18:05:00 +0900

ReAct(2022)부터 Ralph 루프와 /goal 명령(2026)까지, 에이전트 루프 열 가지의 계보를 한 장의 지도로 정리한 개괄 가이드. 루프란 트리거와 검증 가능한 목표의 결합이며, 루프 엔지니어링이란 그 루프를 설계하고 폭주를 막는 가드레일을 두르는 일임을 분명히 밝힌다.

Harness engineering for coding agent users

Sun, 21 Jun 2026 18:00:00 +0900

코딩 에이전트를 덜 감독하면서도 믿으려면, 결과에 대한 신뢰를 끌어올릴 장치가 필요하다. Birgitta Böckeler가 컨텍스트·하네스 엔지니어링의 떠오르는 개념들을 사이버네틱스의 피드포워드·피드백 틀로 묶어, 코딩 에이전트 ‘사용자’가 직접 두를 수 있는 바깥 하네스의 멘탈 모델을 정리한다.

Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world

Sun, 21 Jun 2026 17:50:00 +0900

OpenAI의 한 팀이 다섯 달 동안 사람이 코드를 한 줄도 쓰지 않고 백만 줄짜리 제품을 출시했다. 엔지니어의 일은 코드를 짜는 것이 아니라 에이전트가 일할 환경·피드백 루프·점검망을 설계하는 것으로 옮겨 갔다 — 이것이 OpenAI가 ‘하네스 엔지니어링’이라 부르는 것이다.

What Is the AI Agent Loop? The Core Architecture Behind Autonomous AI Systems

Sun, 21 Jun 2026 17:30:00 +0900

챗봇과 에이전트를 가르는 것은 모델이 아니라 단 하나의 패턴 — 도구를 부르며 도는 while 루프다. Oracle의 Casius Lee가 이 ‘에이전트 루프’를 다섯 단계로 해부하고, 모든 메이저 AI 회사가 같은 구조로 수렴한 이유와 프로덕션에서 부딪히는 비용·관측가능성 문제를 정리한다.

Loop Engineering: Should You Stop Prompting Agents and Start Designing Loops

Sun, 21 Jun 2026 17:20:00 +0900

에이전트에게 직접 프롬프트하는 대신 에이전트를 프롬프트하는 루프를 설계하라는 흐름을, 트위터 논쟁부터 루프의 해부학·정지 문제·웹 피드백 계층까지 실무자 관점으로 정리한 Firecrawl의 글.

Loop Engineering

Sun, 21 Jun 2026 16:30:00 +0900

에이전트에게 일일이 프롬프트를 넣는 시대가 저물고, 에이전트를 프롬프트하는 시스템(루프)을 설계하는 일로 레버리지가 옮겨간다. Addy Osmani가 루프를 이루는 다섯 조각과 한 개의 기억, 그리고 루프가 여전히 대신해 주지 못하는 것을 정리한다.

The Log Is the Agent

Sat, 13 Jun 2026 08:15:00 +0900

Omnara의 Ishaan Sehgal이 쓴 X 아티클. 에이전트의 정체는 모델도 런타임도 아닌 이벤트 로그이며, 로그를 1급 시민으로 다루면 신뢰성과 확장성과 포크와 마이그레이션이 구조적으로 따라온다고 주장한다.

Code as Agent Harness: 실행 가능하고 검증 가능하며 상태를 지닌 에이전트 시스템을 향하여

Tue, 09 Jun 2026 18:30:00 +0900

UIUC·Meta·Stanford 합동 서베이(2026.05). 코드를 LLM이 생성하는 산출물이 아니라, 에이전트가 추론·행동·환경 모델링·검증을 수행하는 운영 매개체로 다시 잡는 통합적 시각을 제시한다. Harness Interface / Mechanisms / Scaling 세 층으로 문헌을 정리하고, PEV(Plan-Execute-Verify) 루프와 다섯 응용 영역(코드 어시스턴트, GUI/OS, 과학, 개인화, 임베디드)을 짚는다.

A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code

Wed, 03 Jun 2026 16:00:00 +0900

Anthropic이 Claude Code에 출시한 동적 워크플로우 해설. Claude가 작업마다 즉석에서 JS 하니스를 작성해 서브에이전트를 spawn·조율한다. 단일 컨텍스트의 3대 실패 모드를 우회하는 6가지 합성 가능한 패턴과 10가지 활용 사례를 카탈로그로 정리한다.

LLM Oriented Engineering

Mon, 01 Jun 2026 15:30:00 +0900

Reindeer CTO Yair Wein이 LLM 기반 제품·개발 조직을 1년 반 동안 운영하며 굳힌 9가지 원칙. 인간 컨텍스트가 가장 희소한 자원이라는 전제에서 출발해, load-bearing 코드와 padded rooms, 자동 enforcement, PM의 별도 MVP 레포, 보상 함수로서의 테스트, 미래 개발자의 능력까지 펼친다.

설계자와 22인의 군대 — Jeffrey Emanuel의 작업 기록

Fri, 29 May 2026 17:30:00 +0900

한 사람이 자기 자신을 위해 22개의 AI 코딩 에이전트 구독을 운영하며 14개의 도구와 6종의 Rust 클린룸 재구현을 짓고 있다. 그는 2025년 1월 NVIDIA 시총 6,000억 달러를 떨어뜨린 12,000단어 글의 저자이기도 하다.

SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Skills of Frozen LLM Agents

Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0900

Microsoft가 공개한 SkillOpt는 모델 가중치를 동결한 채 자연어 기술 문서 한 장을 딥러닝 옵티마이저처럼 반복 학습하여 LLM 에이전트의 성능을 끌어올리는 텍스트 공간 최적화 프레임워크다. 채점 가능한 태스크에 한정되며, 6개 벤치마크 52/52 셀에서 최고 또는 공동 최고를 기록했다.

The State of Statefulness in AI Agents

Tue, 19 May 2026 17:30:00 +0900

Yohei Nakajima가 X에 올린 long-form 아티클의 요약. AI 에이전트 인프라가 모델의 무상태성을 보완하느라 같은 구조를 독립적으로 재발명 중이며, 진짜 문제는 메모리가 아니라 연속성(continuity)이라는 진단.

How Claude Code works in large codebases: Best practices and where to start

Mon, 18 May 2026 01:30:00 +0900

Anthropic Applied AI 팀이 정리한 대규모 코드베이스에서의 Claude Code 모범 사례. 성능을 결정하는 것은 모델이 아니라 그 주변에 쌓이는 harness이며, harness 셋업의 첫 단계는 코드베이스를 Claude가 읽을 수 있게 만드는 일이라고 말한다.

Behind the Scenes: Hardening Firefox with Claude Mythos Preview

Fri, 08 May 2026 18:15:00 +0900

Mozilla가 agentic harness 파이프라인을 구축해 Firefox 150에서 271개 잠재 보안 버그를 발견·수정한 과정. 핵심은 모델보다 파이프라인이며, 정적 분석의 false positive 한계는 동적 testcase 검증으로 돌파됐다.

Codex App Server Protocol

Tue, 05 May 2026 07:00:23 +0900

OpenAI Codex의 리치 인터페이스(VS Code 확장 등)를 구동하는 JSON-RPC 2.0 기반 양방향 통신 프로토콜의 전체 구조를 정리한다.

I tracked 430 hours of Claude Code usage. 73% was wasted on these 9 patterns.

Tue, 05 May 2026 00:40:00 +0900

430시간, 600만 입력 토큰, $1,340을 추적한 결과 생산적 토큰은 27%에 불과했다. 9가지 보이지 않는 오버헤드 패턴을 제거하자 65%로 뛰었다.

Long-Running Agents

Mon, 04 May 2026 08:19:00 +0900

Addy Osmani가 장기 실행 AI 에이전트의 세 가지 정의, 주요 랩(Anthropic/Cursor/Google)의 구현 접근법, 다섯 가지 프로덕션 패턴, 그리고 범용 베스트 프랙티스를 종합 분석한다.

How I Turned My Claude Code Into 24/7 Dev Team

Sat, 02 May 2026 16:25:00 +0900

regent0x_가 Claude Code를 CLAUDE.md, 영속 메모리, 스킬, 서브에이전트, 훅, 오케스트레이션 6개 레이어로 구성하여 $20/월짜리 24/7 개발팀으로 운용하는 방법을 정리한 가이드.

ASI-Evolve: AI Accelerates AI

Fri, 01 May 2026 12:00:00 +0900

AI가 자기 자신의 개발을 가속하는 에이전틱 프레임워크. 아키텍처·데이터·학습 알고리즘 세 축에서 인간 설계를 초과하는 결과를 달성했다.

하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트를 길들여봤습니다

Thu, 30 Apr 2026 20:25:00 +0900

프롬프트는 부탁이지 강제가 아니다. code-forge 프로젝트를 만들며 사고 모델 단순화, 에이전트 컴파일, hooks 기반 하네스 3층 구조, 멀티모델 협업까지 도달한 실전 여정 기록.

Future-Proof Coding Agents — Bill Chen & Brian Fioca (OpenAI)

Tue, 28 Apr 2026 21:12:00 +0900

코딩 에이전트는 생각보다 단순한 구조로 이루어져 있습니다.

How We Build Effective Agents — Barry Zhang (Anthropic)

Tue, 28 Apr 2026 21:06:00 +0900

에이전트의 정의는 놀라울 만큼 단순합니다.

How Claude Code Works — Jared Zoneraich

Tue, 28 Apr 2026 21:00:00 +0900

How Claude Code Works — Jared Zoneraich

Context Platform Engineering to Reduce Token Anxiety — AI 코딩 발표 요약 #10

Tue, 28 Apr 2026 20:27:00 +0900

“토큰 구독 서비스에 가입할 때 우리가 실제로 구매하는 것은 KV cache slot이다.

Making Codebases Agent Ready — Eno Reyes

Tue, 28 Apr 2026 20:03:00 +0900

Factory AI CTO가 14분 안에 내린 진단 하나.

12-Factor Agents — Dex Horthy

Tue, 28 Apr 2026 20:00:00 +0900

100여 SaaS 빌더와 대화한 끝에 내린 결론 하나.

에이전트 하네스를 해부합니다 — 점검망의 여섯 차원

Tue, 28 Apr 2026 15:00:00 +0900

AI 코딩 발표 27편을 한 자리에 모아보니 한 곳을 가리켰사옵니다. 에이전트 하네스의 핵심은 모델의 산출물을 거르는 점검망이며, 자율성은 그 망의 품질에 달려 있었사옵니다.

에이전트에게 말을 거는 두 가지 시간

Sun, 26 Apr 2026 11:30:00 +0900

에이전트에게 메시지를 끼워넣는 행위는 하나가 아니다. ‘방향을 틀어라’와 ‘이것도 해라’는 시간축에서 완전히 다른 계약이며, 이것을 API 수준에서 분리한 설계가 pi-agent-core에 있다.

시스템 프롬프트는 하네스다 — Opus 4.7이 보여주는 모델-프롬프트 공진화

Tue, 21 Apr 2026 10:30:00 +0900

Claude Opus 4.7의 시스템 프롬프트 변경을 분석하면, 시스템 프롬프트가 모델과 함께 진화하는 하네스라는 사실이 드러난다. 제약은 제거되고, 행동은 재배치된다.

모델 밖의 혁명

Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0900

AI 에이전트 코드의 98.4%는 운영 인프라다. 더 큰 모델을 기다리는 것보다, 지금 있는 모델을 더 잘 감싸는 것이 승부의 핵심이다.