블로그 · 2026. 08. 21.
같은 LLM인데 왜 결과가 다를까? 답은 하네스에 있다.
AI 엔지니어링 브리핑
같은 LLM이라도 작업 환경과 검증 방식인 하네스를 어떻게 설계하느냐에 따라 에이전트의 결과와 안정성이 크게 달라진다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 장기 작업에서는 모델이 이전 작업을 잊고, 불필요한 정보가 쌓이며, 스스로 만든 결과를 제대로 검증하지 못해 같은 모델도 시스템마다 성능이 달라진다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: AGENTS.md 같은 지시 문서, 린터·테스트 같은 외부 검증, 생성과 검토를 분리한 자동화, 컴팩션·하위 에이전트·진행 파일을 활용해 모델이 깨끗한 정보와 명확한 규칙 속에서 작업하도록 만든다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 하네스는 작게 시작해 실수할 때마다 개선하되, 규칙을 문서에만 의존하지 말고 결정론적 검사를 함께 사용하며 작업 완료율·비용·지연 같은 지표로 효과를 측정해야 한다.
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