Agent Harness Engineering

좋은 AI 에이전트는 더 긴 프롬프트만으로 만들어지지 않습니다. 모델이 무엇을 읽고 어떤 도구를 사용하며 어디까지 실행할 수 있는지, 위험한 행동을 어떻게 차단하고 결과를 무엇으로 검증할지를 함께 설계해야 합니다.

이 책은 에이전트 하네스를 지침, 도구, 권한, 절차와 검증이 결합된 운영체계로 설명하고 이를 실제 저장소에 구현하는 과정을 3주 실습으로 구성합니다.

1주차에는 AGENTS.md와 CLAUDE.md, Rule, Skill, MCP와 TDD를 이용해 기본 하네스를 구축합니다. 2주차에는 Hook과 Evaluator, 서브에이전트, Worktree, 작업 이력과 인계를 이용해 강제 검증과 안전한 병렬 작업 구조를 만듭니다. 3주차에는 Deep Interview로 요구사항을 명세하고 Secret, 환경변수, 권한, Preview와 Production 배포, 커밋과 PR 및 Review 흐름까지 연결합니다.

각 장은 개념, 판단 기준, 예시, 실습과 검증의 순서로 진행됩니다. 독자는 설명을 읽는 데서 끝나지 않고 실패 테스트와 통과 테스트, 변경 내역, 정책 검사, 독립 리뷰와 배포 증거를 남깁니다. 최종적으로 지침과 강제 장치를 담은 Harness Pack, 검증 결과를 담은 Evidence Pack, 배포와 복구 절차를 담은 Deploy Pack을 완성합니다.

이 책은 AI 엔지니어와 소프트웨어 개발자뿐 아니라 Tech Lead, 아키텍트, PM, PO, Security와 DevOps 실무자를 위한 책입니다. 에이전트의 결과가 대화의 분위기나 개인의 경험에 좌우되지 않도록 팀의 AI 개발 방식을 재현 가능하고 검증 가능한 운영체계로 바꾸려는 독자에게 적합합니다.

실습 구조는 세무, 건설, 제조, 교육과 연구 등 여러 업무 도메인으로 옮길 수 있습니다. 독자는 많은 기능을 한꺼번에 만드는 대신 하나의 핵심 사용 흐름을 명세대로 구현하고 하네스가 품질과 보안을 지키는 과정을 증명하게 됩니다.

이 책의 제품 기능과 명령 설명은 2026년 8월 17일 공식 문서를 기준으로 합니다. 실제 프로젝트에 적용하기 전에는 최신 공식 문서와 조직의 보안, 법무와 데이터 정책을 확인해야 합니다.