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AI47

하네스의 핵심은 결국 멀티 에이전트였다 지난 3월 말, revfactory/harness라는 하네스 자동 구성 스킬을 만들었습니다.현재 GitHub에서 8,300개 이상의 Star 를 받으며, 여러 사람들에게 도움을 주거나 영감을 주고 있습니다. 이 스킬은 겉으로 보면 사용자가 원하는 분야를 분석해 전문 에이전트 팀과 스킬, 오케스트레이션 구조를 자동으로 만들어 주는 도구입니다. Pipeline, Fan-out/Fan-in, Expert Pool, Producer–Reviewer, Supervisor, Hierarchical Delegation 등 여러 협업 구조 가운데 작업에 적합한 패턴을 선택하고, 에이전트 정의와 스킬, 검증 절차까지 구성합니다. 그러나 돌이켜보면 이 프로젝트의 핵심은 ‘하네스 파일을 자동으로 생성하는 것’이 아니었습니다.. 2026. 7. 14.
하네스 엔지니어링 다음은 루프 엔지니어링인가? 최근 루프 엔지니어링(Loop Engineering)이라는 표현이 자주 보입니다. 처음에는 조금 의아했습니다. 이미 하네스 엔지니어링이나 에이전트 오케스트레이션에서 다루던 개념과 크게 달라 보이지 않았기 때문입니다. 한편으로는 토큰 사용량을 늘리는 방향과 맞물린 벤더 중심의 마케팅 용어처럼 보이기도 했습니다.다만 한 달 정도 흐름을 지켜보니, 이 용어를 완전히 무시하기보다는 기존 개념을 다른 관점에서 재정리한 표현으로 보는 편이 더 적절해 보입니다.루프 엔지니어링이 등장하면서 함께 나오는 핵심 메시지는 대략 이렇습니다.이제 중요한 것은 AI 에이전트에게 매번 프롬프트를 잘 쓰는 사람이 아니라, 에이전트가 스스로 반복 실행될 수 있는 루프를 설계하는 사람이다.즉 사람이 매번 직접 명령하고 결과를 확인하는 .. 2026. 7. 9.
클로드코드 새 기능 Dynamic Workflow 메타 하네스 스킬(github.com/revfactory/harness)을 두고 많은 의견을 들을 수 있었습니다. 그중 하나는 이런 것이었습니다. “좋은 결과가 나오기 때문에, 결국 이런 방식은 모델이나 제품 안으로 흡수되지 않을까?”저도 어느 정도는 그렇게 생각했습니다. 하네스가 하는 일은 결국 에이전트를 더 잘 쓰기 위한 구조를 만드는 일이기 때문입니다. 단일 프롬프트에 모든 것을 맡기는 대신, 작업을 나누고, 역할을 분리하고, 검증과 합성을 명시적으로 설계하는 것. 이런 방식이 효과적이라면 언젠가는 제품 레벨에서 자연스럽게 구현될 가능성이 높다고 봤습니다.그래서 이번에 Anthropic이 Claude Code의 새 기능으로 Dynamic Workflow를 공개했을 때 눈길이 갔습니다. 설명에는 다수.. 2026. 6. 1.
Claude Code 내부 구조 완전 해부: Agent, Team, Skill 시스템의 비밀 2026년 3월 31일, Anthropic의 Claude Code CLI 전체 소스코드가 npm 레지스트리의 .map 파일을 통해 유출되었습니다. 약 1,900개 파일, 51만 줄이 넘는 TypeScript 코드 안에는 AI 에이전트가 어떻게 협업하고, 작업을 나누고, 스킬을 실행하는지에 대한 모든 비밀이 담겨 있었습니다.이 글에서는 유출된 소스코드를 직접 분석하여, Claude Code의 Agent/Team/Skill 시스템이 실제로 어떻게 구현되어 있는지를 낱낱이 살펴보겠습니다.들어가며: 세 가지 질문으로 이해하는 Claude CodeClaude Code의 다중 에이전트 시스템을 이해하려면, 먼저 세 가지 핵심 질문을 떠올려 보시면 좋습니다."누가 작업하는가?" — 이것이 Agent 시스템입니다"무엇.. 2026. 4. 3.
"오늘날의 LLM은 똑똑합니다." "오늘날의 LLM은 똑똑합니다."Anthropic 의 Skill Creator 의 SKILL.md 에 있는 문구입니다.저는 최근 하네스 구성을 자동으로 해주는 Harness Skill 을 깍아내면서, 스킬이 좀 더 고도화되면 좋을텐데 하고 고민을 하던 차에 2주 전, Anthropic 이 공개한 Skill Creator 를 업데이트 한 내용을 살펴 보았습니다. * Skill Creator : AI에게 새로운 능력(스킬)을 가르치는 도구 그 결과, Skill Creator의 진화는 작은 도구의 업데이트처럼 보이지만, 사실은 AI 산업 전체가 향하는 방향의 축소판이라는 것을 알게 되었습니다. v1에서 v2로의 변화를 관통하는 하나의 문장이 있다면 이것입니다."사람이 AI를 사용하는 도구"에서 "AI가 스스.. 2026. 3. 19.
ChatGPT부터 에이전트 시대까지 (2022~2026) 포함된 내용ChatGPT 출시(2022.11) 이후 AI 산업이 어떤 속도로 변화해왔는지 연도별 타임라인으로 파악합니다.OpenAI, Google, Anthropic, Meta, xAI 등 주요 플레이어의 모델 출시 전략을 비교합니다.모델 개발뿐 아니라 투자, 정책, 오픈소스 영역의 변화를 함께 이해합니다.2026년 현재까지의 최신 동향을 포함하여, 앞으로의 흐름을 예측할 수 있는 기초를 다집니다.1. 연도별 1문장 요약연도키워드요약2022ChatGPT, 대중화OpenAI가 ChatGPT를 출시하며 생성형 AI가 일반 대중의 일상에 진입했습니다.2023GPT-4, 경쟁 격화, 오픈소스GPT-4를 필두로 Google, Anthropic, Meta가 본격 참전하고, 샘 알트먼 해임 사태로 AI 거버넌스 문제.. 2026. 3. 15.
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