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“한빛미디어 서평단 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.” 이 책은 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어, AI 모델이 실제 운영 환경에서 자율적이고 안전하게 동작할 수 있도록 제어하고 연결하는 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'의 개념과 실전 구축 방법을 다룬다. 특히 터미널 기반의 강력한 에이전틱 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)를 핵심 엔진으로 삼아, 단순 코드 생성 보조 도구가 아닌 내일의 실무를 직접 대신할 수 있는 자율형 AI 에이전트를 설계하고 구현하는 과정을 상세히 안내한다. 초반부에서는 하네스 엔지니어링이 왜 필요한지 정의한다. 거대언어모델(LLM)이라는 강력한 야생마에 고삐와 안장(하네스)을 채워 원하는 방향으로 안전하게 몰고 가듯, 에이전트에게 명확한 작업 경계, 파일 시스템 접근 권한, 컨텍스트 주입 구조, 도구 호출(Tool Use) 규약을 설정하는 아키텍처를 설명한다. 이어지는 본문에서는 클로드 코드의 환경 설정부터 시작해 프로젝트 맞춤형 지침(CLAUDE.md) 설계, MCP(Model Context Protocol)를 활용한 외부 시스템 및 데이터베이스 연동, 반복적인 개발 및 운영 업무의 파이프라인 자동화, 그리고 멀티 에이전트 협업 워크플로우 구축까지 단계별 실습 예제를 통해 깊이 있게 파고든다. 마지막으로 에이전트가 폭주하거나 잘못된 코드를 반영하는 것을 방지하기 위한 테스트 검증 루프와 보안 가드레일 설정 방법을 다루며 실무 적응성을 완성한다.
이 책을 읽으며 느낀 장점으로는 첫째, 추상적인 AI 담론에 그치지 않고 '하네스(Harness)'라는 명확한 엔지니어링 관점을 제시한다는 점이 돋보인다. 프롬프트 몇 줄로 결과를 기대하는 요행에서 벗어나, 에이전트가 실패하지 않도록 시스템적 구조와 실행 환경을 설계하는 방법론을 체계적으로 정립해 준다. 둘째, 클로드 코드라는 가장 실전적인 도구를 중심으로 설명하여 즉각적인 업무 적용이 가능하다. 로컬 개발 환경과 터미널에서 직접 파일 시스템을 읽고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행하며, Git 커밋까지 수행하는 에이전틱 워크플로우의 진수를 생생하게 경험할 수 있다. 셋째, 현업에서 바로 쓸 수 있는 자동화 시나리오가 풍부하다. 레거시 코드 리팩토링, 반복적인 문서화 및 보고서 생성, 로그 분석, 테스트 코드 자동 작성 등 내일의 반복 업무를 오늘 만든 에이전트에게 위임할 수 있는 구체적인 설계도를 제공한다. 그동안 수많은 AI 활용서들이 '어떻게 질문할 것인가'에 매몰되어 있었다면, 이 책은 'AI가 일할 수 있는 작업장과 안전장치를 어떻게 설계할 것인가'라는 본질적인 아키텍처의 문제로 시선을 확장시킨다. 오랜 기간 IT 프로젝트 현장에서 시스템의 안정성과 아키텍처, 그리고 정보보안을 고민해 온 입장에서 '하네스 엔지니어링'이라는 화두는 매우 깊은 울림을 주었다. 특히 클로드 코드를 실무에 직접 적용해 보며 느낀 가장 큰 변화는 AI가 더 이상 웹 브라우저 창 안에 갇힌 '채팅 상대'가 아니라, 내 로컬 터미널에 상주하며 전체 파일 트리를 이해하고 도구를 다루는 '실행 주체'가 되었다는 점이다. 프로젝트 루트에 CLAUDE.md 파일을 배치해 코딩 컨벤션과 아키텍처 원칙, 절대 건드려서는 안 될 보안 정책을 명시해 두자, 클로드 코드가 마치 우리 조직의 개발 문화를 완벽히 숙지한 시니어 개발자처럼 문맥을 짚어내는 과정이 무척 인상적이었다. 또한 에이전트가 스스로 코드를 수정한 뒤 거기서 멈추지 않고, 터미널에서 직접 유닛 테스트와 린트(Lint)를 실행하고 에러 로그를 읽어 스스로 버그를 수정해 나가는 '자가 검증 루프(Self-Verification Loop)'는 하네스 엔지니어링의 진가를 여실히 보여주었다. 여기에 MCP를 통해 외부 이슈 트래커나 문서 도구까지 연결하고 나니, 단순 코딩을 넘어 요구사항 파악부터 구현, 검증, 문서화에 이르는 엔드투엔드 파이프라인이 눈앞에서 완성되는 경험을 할 수 있었다. 결국 에이전트에게 무한한 자율성을 부여하는 것이 능사가 아니라, 명확한 권한 통제와 검증 루프라는 단단한 하네스를 채워줄 때 비로소 실무에 투입할 수 있는 신뢰성이 확보된다. 직접 코드를 한 줄씩 타이핑하던 시대를 지나, 이제는 AI 에이전트들의 작업 명세를 정의하고 산출물을 검수하며 전체 워크플로우를 조율하는 '에이전트 아키텍트'이자 '디렉터'로 개발자와 리더의 역할이 진화하고 있음을 명확히 체감했다. 내일 처리해야 할 산더미 같은 백로그와 반복 업무를 떠올리며 피로감을 느끼던 이들에게, 나를 대신해 묵묵히 일하는 디지털 동료를 직접 설계하고 통제하는 과정은 그야말로 짜릿한 해방감을 선사한다. #한빛미디어 #나는리뷰어다 #하네스엔지니어링 #클로드코드 #ClaudeCode #AI에이전트 #에이전틱AI #바이브코딩 #업무자동화 #개발자책추천 #IT도서 #프롬프트엔지니어링 #AI개발 #독서노트 #서평 |
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실습해본것중 가장 관심이 높았던 hermes 라우터 부터 보면 Lenovo Thinkbook 으로 windows 11 pro 32G RAM 으로 GPU, NPU 가 CPU와 32G를 함께 공유하며 최대 각각 18G까지 끌어쓰는 모델에 ollama , Qwen2.5:7b 를 설치하여 마지막 라우터를 실행해보았다 아쉽게도 , 예상한대로 qwen2.5:7b 는
등 아쉬운 결과를 보여주었다
6.2 절 예제로 만들어본 나의 yes24 사락 QR 코드 ^^
요즘에 내가 이리저리 공부하는 모든 관심사를 모두 다루어준 책이다 특히 주요 에이전트들을 책 내내 만들어 보는 점이 무척 좋았다 나는 AI 에이전트를 2개를 만들어 사용중인데, 그중 하나인 헤르메스를 이책이 설명하고 있다 나는 macbook에 설치 운용하는데 이책에선 windows에 설치 운용한다. 이책은 제목그대로 하네스 엔지니어링을 심도있게 다루는 책이다. 특히 헤르메스를 제대로 다루어준 몇않되는 책이다 클로드코드로 작성하고 하네스를 간단히 설명한다 이 책 예제를 해보려면 비용 발생하는 부분은 claude pro, claude API 구독을 해야 된다 클로드 프로는 20$, API 키 발급은 최소 5$ 인데 이책은 이것으로 하고 정기 자동결제 선택을 하지 않고 하라 한다. 특히 파트3의 내용들은 체계를 잡기에 매우 좋다 특히 Chapter 7을 관심있게 읽었다. 하네스의 주요 근간중에 내가 잘 모르는 부분이었다 특히 훅을 자세히 읽었다 여기서 아쉬운건, 7.1 훅 진단형 재시도의 경우 데이타 분석인데 데이타 를 보여주면서 설명해야 되는데 생략되어 있다. 더구나, 내려받은 자료의 csv 파일내용과 책의 답변 상의 파일 내용이 다르다. 실전 프로젝트의 경우는 내가 직접 해보려는 프로젝트들이어서 더욱 관심있게 읽었다 헤르메스를 별도의 part로 다루었다. 책의 앞 내용과 별개로 부록처럼 최근 트렌드를 다루는 내용인줄 알았는데 그게 아니었다 하네스 엔지니어링을 근간으로 만든 오픈 소스 프레임 워크 란것을 알게 되었다 이책에선 특히 자기개선 루프를 강조 하고 있다. 사용자가 반복적으로 하는 행위들을 학습하여 스킬로 만들어 나중엔 사용자가 한마디 하면 반복하지 않아도 알아서 한다는거다 이런 점에서 클로드 코드와 헤르메스를 비교한다
결국 사용자의 상황에 따라 클로드코드를 쓰기도, 헤르메스를 쓰기도 한다는게 핵심이다 나의 비서를 만들땐 헤르메스를, 특정 앱을 개발할때는 클로드 코드를 사용함으로써 활용의 극대화를 기대해볼수 있을거 같다 특히 이책은 하네스의 주요개념을 잘 짚어 주는데 개인적으론 15.3 절의 작업에 따라 골라쓰는 라우터 만들기와 마지막 Part인 Part6는 너무 알찬내용인듯 하다 내가 그간 궁금했던 내용들을 간단 요약 해준 내용이다. 물론, 메타 하네스의 경우 기대와 달리 간단히 요약 소개하고 있다 특히 이책에서 선정한 실전 프로젝트들의 테마가 너무 좋았다 그러나 아쉬운점은 주식종목 추천, 자산 진단 노후 계획 에이전트의 경우 면책문구가 자주 언급되었는데 처음엔 의아했다. 이책을 읽는 독자가 알고 싶은것을 면책, 자본시장법, 투자자문업 규제 관련하여 가드레일 적용이 나오는데 너무 방어적으로 저술이 된듯하여 아쉬웠다 이건 저자가 하네스 엔지니어링 의 주요포인트인 Guardrail 활용을 보여주기 위한 설정 인것도 같다 물론, 독자들이 스펙 명시를 바꾸면 되겠지만 아쉬웠다. 이책은 간단히 말하면 SDD(Spec Driven Development)를 클로드 코드와 헤르메스 에이전트를 통해서 보여주는거라 생각이 든다 특히 스펙을 완성후 각종 시나리오를 통해 스펙을 완성해 나가는 과정이 돋보였다 바이브코딩이 완성되었다 생각하지 말고 1차 완성후에도 어떤 관점에서 앱 동작을 확인해야 되는지 새삼 다시 생각해보게 되었다 이 시나리오들을 통해 spec의 빠진부분 , 보강해야 될 부분을 찾아 다시 spec를 수정해나가는 것이다. 마치 글쓰기를 한번에 끝내는게 아니라 계속 초고 이후 퇴고, 편집을 해나가 완성도를 높이는 행위이다 더욱이, 이책은 Harness Engineering 이 주요 주제이므로 당연한듯하다 사실 이책에서 가장 눈여겨 봐야 될 부분은 guardrail 이다. 그래서 guardrail이 잘동작하는지 검증하기 위해 여러 시나리오를 적용시켜본다 그리고 이게 가장 잘설명된곳이 7.2절과 실전 프로젝트인 주식종목 추천, 자산진단 노후계획, 카드사용내역분석 프로젝트 이다 이 3프로젝트에서 하면 않되는것들을 차단 시키는 부분이 가장 눈여겨 볼부분이다 특히 내가 가장 관심이 많았던 작업에 따라 모델을 골라 쓰는 라우터에선 내가 이미 구축했던 것과 유사한 qwen2.5:7b 모델을 ollama를 통해 사용했다. 개인적으론 의외로 chapter 16장도 도움이 많이 되었다 이책은 다른책과 달리 실질적으로 비용을 에이전트 운용 기준의 하나로 전개하고 있어 실질적인 책이라 생각이 든다. 16.1의 비용 점검은 특히 정리가 잘되었다 이 비용 검토하여 자기가 만든 에이전트가 비용지출 과다하게 일어나지 않도록 Spec를 수정하여 경제적인 에이전트 운용을 돕는다 아울러 에이전트 운용 방법은 많은데 어떤것이 나에게 적합한지 고르는 기준도 제시한다
실질적으로 좋은 내용을 많이 다루고 잇다 규모가 커지면 프레임워크를 도입해야 되는 시기도 알려주는데 저자의 오랜 내공이 느껴졌다 마지막 주제는 하네스를 위한 하네스로 메타 하네스를 소개한다. 사람이 하네스자체도 계속 수정해가는데 이 일까지도 자동화 시키는 거다 놀랍다. 이 책 에이전트중 내가 시도한것중 해결을 정확히 못해 답을 찾던것이 바로 카드 사용 내역 분석 에이전트이고 그중 핵심은 카드 사용내역 카테고리 분류의 정확성이다 이책에선 이부분이 architecture.md 의 몇줄만 나와 분석해보니
대략 위와 같다 좀더 연구해봐야 겠다 다만, 서지영님이 오랜기간 AI 쪽의 책도 많이 저술하여 그런지 프람프트 내용들이 개발자 관점에서 깊이 있게 구조화 되어있다 코딩에 가까운 자연어로 Design 한듯한 느낌을 받았다 이런 부분에선 바이브 코딩 수준을 기대하는 독자에겐 적합하지 않아 보인다 프람프트의 내용자체를 관계 분야 코딩 경험이 없으면 이해하기 힘들어 보인다. 어떻게 보면 코드 해설서나 주석처럼 보이는 프람프트들도 있다 상당히 고수준의 프람프트들도 간간히 섞여있다 기존 개발자 출신들에겐 더할나위 없이 좋은 가이드가 될듯하다 그래서 초보자들이 읽기엔 좀 부담스러울수도 있겠다 기존 개발자들입장에선 보다 내가 기대한 프로그램을 만드는 방법을 guide 해주는 느낌을 받았다. 이런면에서 아무리 생성형AI 가 코딩을 잘해주더라도 결국엔 사용자가 코딩에 대해서 깊이 있게 아는 사람이 생성형AI 활용하는것과 1도 모르는 사람이 활용하는 것과는 천지 차이일수 있겠다는것을 새삼 생각해보게 된다. 나는 언제쯤 이런 고수준 프람프트를 작성가능할까 생각해본다 * terminal 은 powershell 보다는 cmd 명령프롬프트를 사용하라 powershell은 한글 잔상이 남은등 보기 상당히 불편하다 저자는 처음부터 끝까지
라고 강조한다
오픈채팅방에 궁금한것을 혹시나하고 물어봤는데 빠르고 정성스런 답변을 주신다 에이전트의 성능은 모델 못지않게 하네스가 중요하다는 것을 이책 전체를 통틀어 강조한다 추천한다. 하네스 엔지니어링에 관심있다면 내공있는 저자의 이책을 읽어보길 추천한다.
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* yes24리뷰어클럽 서평단자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다.
Chat GPT, Gemini,Claude [LLM] 는 누구나 한번쯤 사용해 보았을 일이다. AI-POT를 공부하면서 어려운 용어 이해도 쉽지 않았기에 역시 인간의 한계를 AI가 뛰어넘은건 아닌가 생각하였지만 공부를 하면서 AI는 기계의한 부품이고 인간이 이를 사용하는 고지능 의 영장이라는것 을 일깨워주는 순간들의 연속이라고 느낀다. 인간이 하루에 쓸수 있는 에너지는 한계가 있다. 그러나 전기가 중단되지 않는다면 AI는 중단되지 않으며 나의 할일을 AI에게 어떻게 설계 입력하는지에 따라 나의 여러 분신을 만들수 있다는 것이다. 마치 손오공의 분신술 처럼 손오공을 많이 복사 하듯이 말이다. 책제목의 하네스 엔지니어링은 AI가 일하는 환경 즉 시스템 설계를 구축하는 것이다. 질문을 잘해야 원하는 결과를 받는 프롬프트 와 그에 연동되는 확장프로그램의 선택이 관건이었다면 AI가 스스로 판단하고 실행하는 [에이전트] 시대에 온것이다. 이책은 AI의 챗봇 의 기능을 넘어 사용자의 업무 방식에 맞춰 일관성 있게 작업을 완수하도록 실행환경(하네스)을 설계하는 기술을 알려준다.
인간의 자연어를 컴퓨터가 이해하게 하는데는 코드가 필요한데 모두가 프로그래머가 되어야 하는것은 아니다. 모델과 하네스의 결합으로 업무에 맞게 설계하는 방법을 배우고 에이전트의 동작과 결과를 사용자의 원하는 대로 수정, 통제하는 결과물로 만드는 방법을 이 책은 제시하고 있는 것이다.
아쉽게도 아직까지 무료로 실습해볼수 없어 유로 구독으로 계정을 만드는 법을 알수 있다.
코드를 직접 입력하는것이 아닌 코딩 인공지능인 Claude Code에 맡겨 이에 맞는 프로그램을 설치한다. 때문에 코딩지식이 없는 비전공자와 직장인도 쉽게 따라할수가 있는 것이다.
AI가 지켜야할 업무 규칙과 절차를 한국어 형태로 정리하여 관리할수 있다. 이렇듯 15가지 자동화 에이전트 실습을 기초업무부터 주식종목 추천등 실무와 일상에 직결된 자동화 시스템을 직접 구현할수 있는것이 가장 큰 장점이었다.
한번 작성한 업무 스펙을 다른 에이전트 환경(헤르메스) 에 적용하며 기술이나 모델이 바뀌어도 재활용 할수 있는 자동화시스템을 만드는 법 을 배우는것이 사용자의 목표가된다. 또 단순히 결제해서 사용해보세요 에서 그치는것이 아닌 토큰비용관리,장애대응방안,프레임워크 도입 판단 기준 등 실무운영기법 까지 알려준다. 시대의 흐름이 빠르게 변화하고 있다. 키오스크 사용법도 채 익히지 못한 어르신들도 많이 계신 작금의 현실이다. 곧AI 의 흐름이 에이전트에서 에이전틱으로 모든것이 바뀌는 날 이전까지도 현직 업무 수행자들은 이에 빠르게 대응해야 업계에 생존할수 있을것이다. AI비서를 구축하여 매일 해야할일이 쌓이는 문서작업 업무량에서 벗어난다면 더이상 주저할일이 무엇인가? 지금이라도 당장 실행해보길 추천한다. #리뷰어클럽 |
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도서명: 하네스 엔지니어링, 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기 하네스 엔지니어링을 적용한 AI 에이전트 만들기, A부터 Z까지이 책은 AI 에이전트의 안정적인 운영과 확장을 위한 설계 방법을 다루고 있습니다. 그리고 이러한 목표를 달성하기 위한 핵심 기술로 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'을 소개합니다. 그렇다고 단순히 하네스 엔지니어링의 개념과 사용 방법만 설명하는 책은 아닙니다. AI 활용 기술이 어떻게 발전해 왔는지 살펴보면서 최근 하네스 엔지니어링이 주목받는 이유와 그 필요성을 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 인상적인 부분은 하네스 엔지니어링이 좋다고 해서 모든 업무에 무조건 적용해야 한다고 설명하지 않는다는 점입니다. 하네스 엔지니어링이 적합한 업무와 그렇지 않은 업무를 구분하고, 실제 업무 특성에 맞춰 적용 여부를 판단할 수 있도록 안내하고 있습니다. 또한 클로드 코드(Claude Code)를 주요 AI 도구로 사용하지만, 책에서 설명하는 설계 원칙과 접근 방법은 다른 AI 도구에도 응용할 수 있도록 다루고 있습니다. AI 도구를 처음 접하면 사용 방법만큼이나 고민되는 것이 있습니다. 바로 어떤 구독 플랜을 선택해야 하는지, 실제 사용 비용은 얼마나 발생하는지 등의 현실적인 문제입니다. 이 책에서는 이러한 부분까지 설명하고 있어 처음 AI 도구를 접하거나 유료 플랜 구독을 고민하는 입문자에게도 도움이 될 것으로 생각합니다. 단순히 AI 에이전트를 만드는 방법뿐만 아니라, 시작하기 위한 준비부터 설계, 구현, 운영과 확장까지 전체적인 흐름을 이해할 수 있도록 구성한 실습 중심의 도서입니다.
AI를 잘 사용하는 것과 제대로 일하게 만드는 것은 다르다최근 생성형 AI의 발전 속도는 놀라울 정도입니다. 간단한 질문에 답하는 수준을 넘어 프로그램 코드를 작성하고, 문서를 분석하며, 다양한 업무를 자동화할 수 있게 되었습니다. 하지만 AI를 실제 업무에 활용하려고 하면 생각보다 많은 어려움이 발생합니다. 같은 질문에도 결과가 달라지고, 이전에 요청한 사항을 누락하거나, 작업 도중 예상하지 못한 결과를 만들어내기도 합니다. 결국 사람이 반복적으로 확인하고 수정해야 하는 상황이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하려면 단순히 AI 모델의 성능에만 의존해서는 안 됩니다. 서지영 저자의 《하네스 엔지니어링, 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기》는 바로 이 지점에서 출발합니다. AI에게 무엇을 시킬 것인가를 넘어, AI가 어떤 규칙과 절차에 따라 일하도록 만들 것인가에 초점을 맞춘 책입니다. 프롬프트 엔지니어링에서 하네스 엔지니어링으로이 책에서 가장 주목할 부분은 '하네스 엔지니어링'이라는 개념입니다. 기존의 프롬프트 엔지니어링이 AI에게 원하는 결과를 얻기 위한 질문과 지시를 만드는 기술이라면, 하네스 엔지니어링은 AI가 안정적으로 작업할 수 있는 실행 환경 전체를 설계하는 접근법입니다. AI에게 업무의 목적과 범위를 알려주는 것뿐만 아니라, 사용할 도구와 참고할 정보, 이전 작업의 기억, 오류 발생 시 재시도 방법, 최종 결과의 검증 기준까지 함께 설계합니다. 여기서 중요한 것은 AI의 자율성을 무조건 높이는 것이 아니라, 사람이 정한 범위 안에서 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 얻도록 만드는 것입니다. 이러한 관점은 AI 자동화를 단순한 편의 기능이 아닌 하나의 소프트웨어 시스템으로 바라보게 한다는 점에서 의미가 있습니다.
이론에서 끝나지 않는 15가지 실습책의 또 다른 장점은 다양한 실습을 중심으로 구성되어 있다는 점입니다. 회의록 작성과 이메일 답장 같은 기본적인 업무부터 사내 문서 검색, 반복 보고서 작성, 주식 종목 추천, 자산 진단, 데이터 분석까지 여러 분야의 AI 에이전트를 다룹니다. 특히 실습 과정에서 시스템 프롬프트, MCP, 스킬(Skill), 훅(Hook), 메모리, 서브 에이전트 등 AI 에이전트를 구성하는 주요 요소를 단계적으로 익힐 수 있도록 구성한 점이 눈에 띕니다. 처음에는 각각의 기능이 어렵게 느껴질 수 있지만, 실제 업무를 예제로 활용한다는 점에서 개념과 활용 목적을 연결해 이해하기 좋은 구성이라고 생각합니다.
개인적으로 요즘 주식이 너무 핫해서 인지 "주식 종목 추천 에이전트 만들기" 이 주제가 많은 당김이 있었습니다. 이렇게 실무에 도움되는 실습 예제 뿐만 아니라 개인의 생활에 밀접한 부분의 흥미로운 주제를 담은 예제들로 이뤄져 있어서 재미있게 실습하고 기능 및 기술을 익힐 수 있습니다.
가장 주목할 부분은 스펙 중심의 업무 설계개인적으로 이 책의 접근법에서 가장 의미 있다고 생각하는 부분은 '스펙(Spec)'을 중심으로 에이전트를 설계한다는 점입니다. AI가 코드를 작성할 수 있다고 해서 우리가 해결하려는 문제까지 정확하게 이해하는 것은 아닙니다. 업무 목적은 무엇인지, 어떤 조건을 만족해야 하는지, 실패하면 어떻게 처리해야 하는지, 어떤 결과를 정상 완료로 판단할 것인지에 대한 기준이 필요합니다. 이 책은 이러한 기준을 스펙으로 정리하고, 클로드 코드를 통해 구현한 다음, 결과를 검증하고 다시 스펙을 개선하는 과정을 강조합니다. 소프트웨어 개발에서 요구사항 정의와 설계가 중요하듯이, AI 에이전트 개발에서도 명확한 업무 명세가 필요하다는 점을 생각하게 합니다. 또한 스펙을 재사용할 수 있다면 특정 AI 모델이나 도구에 대한 의존도를 줄이는 데에도 도움이 될 것입니다. 실제 업무에 적용한다면?하네스 엔지니어링은 개발자뿐만 아니라 반복적인 업무를 수행하는 직장인에게도 활용 가능성이 높다고 생각합니다. 예를 들어 개발 업무에서는 시스템 로그를 수집하고 오류 유형을 분류하거나, 시험 결과를 분석해 정해진 형식의 보고서를 작성하는 작업에 응용할 수 있을 것입니다. 중요한 것은 AI에게 모든 판단을 맡기는 것이 아니라, 사전에 설정한 조건에 따라 정보를 처리하고 검증하도록 만드는 것입니다. 특히 결과의 정확성과 재현성이 중요한 업무에서는 이런 설계 방식이 더욱 의미가 있을 것으로 보입니다. 실습 전에 고려해야 할 부분물론 AI 에이전트를 만든다고 해서 모든 업무를 완전히 자동화할 수 있는 것은 아닙니다. 클로드 코드와 외부 API를 사용하는 과정에서 서비스 이용 비용이 발생할 수 있으며, 외부 서비스 연결에 필요한 권한과 보안 설정에도 주의해야 합니다. 또한 AI가 생성한 결과에는 오류가 포함될 수 있으므로 중요한 정보나 의사결정에는 반드시 검증 과정이 필요합니다. 코딩 없이 실습할 수 있다는 설명도 기술적인 이해가 전혀 필요하지 않다는 뜻은 아닐 것입니다. 실제 업무에 안정적으로 적용하려면 실행 환경과 오류 처리, 보안, 운영 비용에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 이러한 부분을 고려하면서 책의 예제를 자신의 업무에 맞게 확장한다면 더욱 실질적인 학습 효과를 얻을 수 있을 것입니다. 마무리 – AI를 사용하는 사람에서 AI의 업무를 설계하는 사람으로생성형 AI가 발전할수록 중요한 것은 단순히 더 좋은 모델을 사용하는 능력이 아니라, AI가 해결해야 할 문제를 명확하게 정의하고 적절한 실행 환경을 설계하는 능력이라고 생각합니다. 이 책은 AI를 활용하는 방식이 단순한 질문과 답변에서 실제 업무 자동화로 확장되고 있음을 보여줍니다. 특히 AI가 수행할 작업을 구조화하고, 결과를 검증하며, 반복적으로 개선하는 하네스 엔지니어링의 접근법은 앞으로 AI 에이전트를 개발하고 운영할 때 유용한 기준이 될 것으로 기대합니다. AI를 활용해 반복 업무를 줄이고 싶은 직장인, 클로드 코드를 이용해 자신만의 자동화 도구를 만들고 싶은 입문자, 그리고 AI 에이전트의 구조적인 설계 방법을 이해하고 싶은 개발자에게 추천하고 싶은 책입니다. AI에게 일을 잘 시키는 방법을 넘어, AI가 제대로 일할 수 있는 환경을 설계하는 방법을 생각하게 해주는 책입니다. |
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"한빛미디어 서평단 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." 부제 : 코드 없이 완성하는 AI 환경 설계, 헤르메스 에이전트로 확장까지
책에서 설명하고 있는, 대상독자 분들과 전달하시려고 하는 핵심 내용은 아래와 같습니다.
＜대상 독자＞
＜전달하려고 하는 핵심 내용＞
＜실습자료＞
책을 통해서 총 15개의 실습을 진행합니다. 실습에도 하네스 구성요소 기준으로 진행하고, 클로드 코드, 헤르메스 에이전트 실습으로 구성되어 있습니다. 
■ 하네스엔지니어링에 대해서 · 올해 AI가 클로드 코드로 활성화 되면서, 개발하는 환경에서 적극 활용했습니다. 그 이후에 AI를 활용한 개발에 하네스엔지니어링이 필수적인 개념으로 많이 확산되고 보편화 되었습니다. 어떤 분들은 점차 자동적으로 AI 모델에서 하네스까지 커버하고 있어서 꼭 필수는 아니라고 합니다. 보는 시작에 차이라고 생각이 되고, 그 개념은 반드시 알고 AI를 효율적으로 관리하고 필요한 부분에 적용해야 하는것이 맞다고 생각합니다. 자기도 모르게 사용되는 하네스 개념보다는, 정확히 알고 사용하는 방향이 더욱 효과적일 것입니다. 그 기준에는 에이전트라는 중요한 개념이 있습니다. 책을 통해서 에이전트의 개념과 하네스, 하네스 엔지니링에 대한 개념을 배우고, 그 규모를 키우면서 다양한 서비스 구성까지 해보면서 어떻게 활용하고 적용할지 알수 있는 것이 이 책의 가장 큰 장점입니다.
· 에이전트 : 모델 + 하네스 / 하네스를 이루는 7가지 구성요소 · 챗봇과 에이전트가 다른 이유 (왜 발전하게 되었는지) 하네스의 핵심은 단순히 모델의 성능에만 의존한다고 원하는 결과가 나오지 않고, 모델이 작업하는 환경이라는 것입니다. 이 책에서는 이것이 왜 중요한지 증명하고 중점적으로 다룹니다.
＞ 보통 에이전트가 실패하는 패턴 4가지
프롬프트 엔지니어링 -＞ 컨텍스트 엔지니어링 -＞ 하네스 엔지니어링으로 흘러왔습니다. - 컨텍스트 엔지니어링에서는 외부 정보를 가져오기 위해서 RAG, 도구 호출, MCP, 컨텍스트 정제의 기술이 활용됩니다. - 하네스 엔지니어링의 정의 : AI 모델을 둘러싼 실행 환경 전체를 설계하고 최적화하는 기술 
■ 하네스의 구조이해와 아우터 하네스 설계 · 하네스를 구성하는 7가지 구성요소와 그중에서 4가지 핵심요소 + 3가지 전술로 구성됩니다.  현재 클로드 코드 안에서 이너 하네스의 개념으로 대부분의 요소들이 대부분 포함되어 있습니다. 그래서 아우터 하네스의 개념이 있습니다. 아우터 하네스를 구현하기 위한 대표적인 방법은 SDD (스팩주도개발) 입니다. 
· 에이전트에 대해서 알아보기 하네스 엔지니어링을 하기 위해서는 에이전트의 기본 요소를 잘 알아야 합니다. 바로 베이스라인으로 책에서는 시스템 프롬프트, 도구, MCP, 스킬을 어떻게 사용해야 하는지 설명을 하고 있습니다. 해당 기능을 하나하나 개념 및 실습 구성을 합니다. 
실행제어와 규모 확장을 위한 훅, 메모리, 서브 에이전트를 알아봅니다. - 에이전트 실행을 안전하게 제어하고 작업 규모를 확장하기 위해서 필요합니다. 훅에 대한 처리 방식도 다양하게 해보고, 에이전트 구성도 아래와 같이 진행합니다. 
· 스펙주도 개발을 위한 스팩 사이클 구성하기 - 목표, 범위, 제약, 사전 결정, 작업 분해, 검증 기준이라는 스펙의 6가지 요소를 구성합니다.
■ 하네스 엔지니어링 실전 프로젝트 · 4장부터는 다양한 케이스에 대해서 실전 구현을 진행합니다. 해당 예시는 모두 실습은 " 시나리오 정의 → 구성 요소 결합 → 스펙 작성 → 클로드 코드로 구현 → 동작 확인이라는 동일한 흐름으로 진행" 하다보니, 자연스럽게 그 과정을 익숙하게 내것으로 만들수 있습니다. 또한 책의 예시에서 잘된것만 노출하고, 제공하지 않고 시나리오를 다양하게 구성해서, 흔히 일어날수 있는 케이스도 체크하는 부분이 좋았습니다.
내용의 아젠다를 보면, 실제 업무 환경에서 적용하고 싶고 평소에 일반적이지만 효과가 좋은 항목으로 구성되어 있어서 실습을 할때도 이해하기 쉽습니다. 각 챕터 마다 조금씩 사용하는 기술에는 차이가 있고, 구현하려는 방향성이 아래와 제공됩니다. 
＞ 프롬프트를 입력하면서, 구체화 합니다. 
■ 헤르메스 에이전트 및 서비스 운영 / 확장에 대해서 SDD개발하는 방식은 범용적으로 적용하고, 사용할수 있습니다. 클로드코드에서 기존 실습을 진행하였지만, 종속적인 것은 아닙니다. 2가지 실습으로 헤르메스 에이전트를 동작시키면서, 스팩기반으로 구현을 하면, 구현되는 도구가 변경이 되어도 구현이 되는 것을 확인해봅니다. 아래와 같은 포지션을 가지고 있다고 생각하시면 됩니다. 
· 하네스 운영에서 필요한 : 비용 점검 · 장애 대응 · 도구 선택에 대한 체크 항목을 제공합니다. ·하네스의 미래: 메타 하네스·NLAH·A2A 3가지를 소개합니다. - 메타 하네스 : 운영 데이터로 스펙을 스스로 개선 - NLAH : 일상적인 글을 쓰듯 스펙을 작성 - A2A : 에이전트끼리 직접 소통 다양한 개념 및 서비스 확장을 경험하고, 앞으로 무엇에 더 관심을 가지고 접근할지 이 책을 통해서 충분히 배울 수 있습니다. 책에서 소개된 예시 및 실습파일도 잘 정리되어서 제공되는 부분도 쉽게 따라하고 빠르게 학습하기 편한 구성입니다. |
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"한빛미디어 서평단 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." 📌 이 책을 한 문장으로
『하네스 엔지니어링, 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기』라는 제목을 처음 봤을 때는 클로드 코드를 활용해서 업무를 자동화하거나, 여러 AI 에이전트를 만드는 방법을 소개하는 책이라고 생각했다. 물론 그런 내용도 다룬다. 그런데 읽어보니 이 책에서 더 중요하게 이야기하는 것은 AI 에이전트를 어떻게 만들 것인가보다, AI 에이전트가 어떻게 해야 안정적으로 일을 수행할 수 있는가에 가까웠다. AI를 사용하다 보면 같은 질문을 했는데 매번 다른 답변이 나오거나, 분명히 지시한 내용을 무시하거나, 여러 단계의 작업을 수행하다가 엉뚱한 방향으로 흘러가는 경우가 있다. 처음에는 이런 문제를 해결하기 위해 프롬프트를 더 구체적으로 작성하거나, 성능이 좋은 모델을 사용하는 것이 중요하다고 생각하기 쉽다. 하지만 이 책은 조금 다른 관점에서 접근한다. 문제는 AI 모델 자체가 아니라, AI가 일하는 환경이 제대로 설계되지 않았기 때문일 수 있다는 것이다. AI에게 어떤 역할을 부여할지, 어떤 도구를 사용할 수 있게 할지, 무엇을 기억해야 하는지, 문제가 발생했을 때 어떻게 복구할지, 어떤 조건을 만족해야 작업이 끝났다고 판단할지. 이런 것들을 하나의 실행 환경으로 구성하는 것이 바로 책에서 이야기하는 하네스 엔지니어링이다. 개인적으로 이 책을 읽으며 가장 좋았던 것은 에이전트부터 하네스 엔지니어링, 그리고 헤르메스 에이전트까지 단계적으로 이해하고 직접 만들어볼 수 있었다는 점이다. 단순히 새로운 개념들을 설명하는 데 그치지 않고, 구체적인 문제 상황을 제시하고 이를 해결하는 에이전트를 직접 만들어보는 방식이어서 이해하기가 훨씬 수월했다. 특히 실습이 한두 개가 아니라 다양한 업무와 상황을 대상으로 구성되어 있다는 점이 좋았다. 반면 조금 아쉬웠던 부분도 있다. 비교적 최근에 등장하거나 빠르게 발전하고 있는 개념들을 폭넓게 다루다 보니, 각각의 개념을 깊이 있게 이해하기에는 설명이 조금 부족하다는 느낌을 받았다. 이 책은 하네스 엔지니어링의 이론을 깊이 있게 탐구하는 책이라기보다, AI 에이전트를 설계하고 운영하는 데 필요한 여러 개념을 실제로 경험하면서 전체적인 그림을 잡을 수 있게 도와주는 실습 중심의 입문서에 가까웠다. 📌 책의 흐름 - AI 에이전트에서 하네스 엔지니어링, 헤르메스까지
책은 챗봇과 AI 에이전트의 차이에서 시작한다. 기존의 챗봇이 사용자의 질문에 답변하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전트는 목표를 달성하기 위해 도구를 사용하고 여러 작업을 수행한다. 하지만 AI가 더 많은 작업을 자율적으로 수행한다고 해서 반드시 좋은 결과가 만들어지는 것은 아니다. 오히려 작업이 복잡해질수록 잘못된 판단이 누적되거나, 같은 일을 반복하거나, 불필요한 비용이 발생하는 문제가 생길 수 있다. 책에서는 이러한 에이전트의 실패 패턴을 설명하면서 자연스럽게 하네스 엔지니어링이 왜 필요한지 이야기한다. 여기서 중요한 것은 AI가 얼마나 똑똑한가보다, AI가 어떤 환경에서 일하고 있는가라는 관점이다. 그동안 AI를 사용하면서 문제가 생기면 프롬프트를 수정하거나 모델을 변경하는 방법을 먼저 생각했다. 하지만 이 책을 읽으면서 문제를 해결하는 또 다른 방법이 있다는 것을 알게 됐다. AI에게 더 잘하라고 요구하는 것이 아니라, AI가 잘할 수밖에 없는 구조를 만들어주는 것이다. 이러한 관점의 변화가 하네스 엔지니어링을 이해하는 출발점이라고 느꼈다.
다음으로는 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링을 단계적으로 설명한다. 프롬프트 엔지니어링이 AI에게 무엇을 어떻게 요청할지 고민하는 것이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 작업을 수행하는 데 필요한 정보를 적절하게 제공하는 것에 가깝다. 여기서 한 단계 더 나아간 하네스 엔지니어링은 AI가 실제로 작업을 수행하는 전체 환경을 설계하는 것이다. 시스템 프롬프트, 도구, MCP, 스킬, 훅, 메모리, 서브 에이전트 등 여러 구성요소들이 등장하는데, 중요한 것은 이런 기능들을 개별적으로 사용하는 것이 아니라 하나의 시스템으로 연결하는 것이다. 처음에는 새로운 개념이 많아서 조금 복잡하게 느껴질 수 있다. 하지만 책에서는 각 기능이 왜 필요한지 설명한 다음 실습으로 연결한다. 덕분에 추상적인 개념으로만 이해하는 것이 아니라, 실제 에이전트에서 어떤 역할을 하는지 확인할 수 있었다. 특히 AI 에이전트를 만드는 것과 AI 에이전트가 안정적으로 동작하도록 설계하는 것은 서로 다른 문제라는 점이 인상적이었다.
개인적으로 이 책에서 가장 마음에 들었던 부분이다. 책에서는 회의록 작성 에이전트, QR 코드 생성 에이전트, 데이터 분석 에이전트, 이메일 답장 에이전트, 리서치 에이전트 등을 만들어보면서 하네스를 구성하는 기능들을 익히게 한다. 예를 들어 회의록 작성 에이전트에서는 시스템 프롬프트를, 회의록 양식 통일 에이전트에서는 스킬을, 데이터 분석 에이전트에서는 훅을 활용한 재시도를 살펴본다. 이메일 답장 에이전트에서는 가드레일을 적용하고, 다세션 리서치 에이전트에서는 메모리가 필요한 이유를 배운다. 이러한 실습 방식이 좋았던 이유는 기능을 먼저 설명하고 억지로 예제를 끼워 맞추는 것이 아니라, 해결해야 할 문제와 기능의 필요성을 함께 이해할 수 있었기 때문이다. "이런 기능이 있습니다."에서 끝나는 것이 아니라, "이런 문제가 발생할 수 있는데, 이 기능을 활용하면 해결할 수 있습니다." 라는 식으로 접근한다. 그러다 보니 실습을 따라 하면서 자연스럽게 어떤 상황에서 해당 기능을 사용할 수 있을지 생각하게 된다. 개념을 읽는 것과 실제로 동작하는 결과를 확인하는 것은 확실히 다르다.
기본적인 구성요소를 익힌 다음에는 조금 더 복잡한 실전 프로젝트로 넘어간다. 사내 문서 검색, 주식 종목 추천, 자산 진단 및 노후 계획, 카드 사용 내역 분석, 반복 보고서 자동화처럼 실제 업무나 일상생활에서 활용할 수 있는 에이전트를 만들어본다. 이 부분에서 좋았던 것은 예제의 다양성이었다. 기술 서적을 읽다 보면 하나의 예제를 조금씩 확장하면서 끝나는 경우가 많다. 그런데 이 책은 서로 다른 문제를 해결하는 여러 에이전트를 만들어볼 수 있도록 구성되어 있다. 따라서 같은 하네스 엔지니어링 개념이라도 문제의 성격에 따라 어떤 방식으로 적용할 수 있는지 살펴볼 수 있다. 특히 단순한 코드 생성이나 질의응답을 넘어 실제 반복적인 업무를 자동화하는 예제들이 있다는 점이 인상적이었다. 책을 따라 하다 보면 자연스럽게 이런 생각도 든다. "내가 평소 반복적으로 하는 업무에도 적용할 수 있지 않을까?", "매번 비슷한 형태로 작성하는 문서나 보고서를 에이전트에게 맡길 수 있지 않을까?" 그런 의미에서 이 책의 실습은 단순히 예제 프로그램을 완성하는 것보다, 내가 해결하고 싶은 문제를 AI 에이전트로 어떻게 풀어낼 수 있을지 생각하게 한다는 점에서 가치가 있었다.
후반부에서는 헤르메스 에이전트를 소개한다. 앞에서는 주로 클로드 코드를 활용해 하네스를 구성했다면, 여기서는 헤르메스라는 다른 에이전트 환경을 사용해본다. 특히 인상적이었던 부분은 앞에서 작성한 스펙을 다른 환경에서도 활용한다는 접근법이었다. 스펙에는 AI가 어떤 목적을 가지고, 어떤 규칙과 절차에 따라 일해야 하는지가 담긴다. 따라서 특정 도구에 모든 로직을 종속시키는 대신 업무의 기준을 별도로 정리해두면, 다른 에이전트 환경에서도 재사용할 수 있다. 책에서는 폴더 자동 정리 비서나 작업에 따라 모델을 선택하는 라우터 등을 만들어보며 이런 접근을 경험하게 한다. 이 부분을 읽으면서 중요한 것은 특정 AI 도구를 얼마나 잘 사용하는가가 아니라, 어떤 도구에서도 활용할 수 있는 업무 구조를 얼마나 잘 설계하는가일 수 있겠다는 생각이 들었다. AI 도구는 계속 발전하고 새로운 서비스도 등장할 것이다. 하지만 내가 해결하려는 문제와 업무의 규칙이 명확하다면, 도구가 바뀌더라도 그 설계를 다시 활용할 수 있다.
마지막에는 비용 점검과 장애 대응, 도구 선택, 프레임워크 도입, 메타 하네스와 같은 확장 개념을 다룬다. 끝까지 읽다보면 AI 에이전트를 만드는 것과 실제로 운영하는 것은 또 다른 문제라는 사실을 생각하게 된다. 에이전트가 한 번 정상적으로 실행됐다고 해서 앞으로도 항상 제대로 동작한다고 보장할 수는 없다. 모델의 응답이 달라질 수도 있고, 사용하는 도구에서 문제가 발생할 수도 있으며, 불필요한 실행으로 비용이 늘어날 수도 있다. 따라서 에이전트를 실제 업무에 활용하려면 결과를 검증하고, 문제가 발생했을 때 대응할 수 있는 구조도 필요하다. 책 전체를 관통하는 이야기가 여기서 다시 연결된다. 좋은 에이전트는 단순히 작업을 수행하는 에이전트가 아니라, 예측하기 어려운 상황에서도 일정한 기준에 따라 동작하도록 설계된 에이전트라는 것이다. 📌 좋았던 점
이 책에서 가장 좋았던 부분 중 하나다. 요즘 AI 분야는 변화가 워낙 빠르다 보니 새로운 개념과 용어가 계속 등장한다. AI 에이전트, MCP, 스킬, 훅, 서브 에이전트, 하네스 엔지니어링, 메타 하네스 등 비슷하면서도 서로 다른 개념들이 많다. 각각의 개념을 인터넷에서 따로 찾아보면 어느 정도 이해할 수는 있지만, 이것들이 어떤 관계를 가지고 있고 실제로 어떻게 연결되는지는 파악하기 어려울 때가 있다. 이 책은 이러한 개념들을 하나의 흐름 안에서 설명한다. 먼저 AI 에이전트가 무엇인지 이해하고, 에이전트의 문제점을 살펴본 다음, 그 문제를 해결하는 방법으로 하네스 엔지니어링을 소개한다. 이후 실제 구성요소를 하나씩 만들어보고, 더 복잡한 프로젝트와 헤르메스 에이전트로 확장한다. 덕분에 처음부터 복잡한 시스템을 이해해야 한다는 부담이 적었다. 각 개념을 개별적으로 아는 것보다, 왜 등장했고 어디에 활용되는지 큰 흐름을 파악할 수 있다는 점이 좋았다.
단순히 기능의 사용법만 보여주는 것이 아니라, 특정한 문제 상황을 해결하기 위해 해당 기능을 사용한다는 점이 좋았다. 예를 들어 훅이나 가드레일이라는 개념을 설명만 들으면 실제로 어디에 사용해야 하는지 조금 막연할 수 있다. 하지만 데이터 분석 과정에서 문제가 발생했을 때 재시도를 수행하거나, 이메일 답장 과정에서 지켜야 할 규칙을 적용하는 예제를 보면 그 목적이 훨씬 직관적으로 이해된다. 단순히 명령어를 입력하고 결과를 확인하는 실습이 아니라, "어떤 문제가 있고, 왜 이 기능이 필요하며, 어떻게 적용하면 해결할 수 있는가?"를 생각하면서 따라갈 수 있다는 것이다. 개인적으로 새로운 기술을 배울 때 가장 중요한 것은 기능을 외우는 것보다 해당 기능이 어떤 문제를 해결하기 위해 만들어졌는지를 이해하는 것이라고 생각한다. 그런 점에서 이 책의 실습 방식은 꽤 효과적이었다.
이 책의 또 다른 큰 장점이다. 목차를 살펴봐도 회의록 작성부터 데이터 분석, 리서치, 사내 문서 검색, 재무 관련 분석, 보고서 자동화, 폴더 정리까지 다양한 예제가 등장한다. 단순히 많은 실습을 제공한다는 것뿐만 아니라, 서로 다른 유형의 문제를 경험할 수 있다는 것이 좋았다. 하나의 예제만 따라 하면 그 예제를 만드는 방법은 배울 수 있지만, 다른 문제에도 같은 개념을 적용할 수 있을지는 확신하기 어렵다. 반면 다양한 예제를 경험하면 공통적으로 적용되는 설계 방식과 문제에 따라 달라지는 부분을 조금씩 구분할 수 있게 된다. 덕분에 책을 읽고 난 다음에도 내가 직접 만들어보고 싶은 에이전트가 떠오르게 된다. 특히 실습에 필요한 프롬프트와 예제 파일을 제공한다는 점도 처음 접하는 사람에게는 도움이 될 것 같다.
이 책의 핵심적인 메시지라고 생각한다. AI를 사용할 때는 자연스럽게 어떤 프롬프트를 입력해야 더 좋은 결과를 얻을 수 있을지 고민하게 된다. 하지만 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기려면 프롬프트만 잘 작성하는 것으로는 부족하다. 어떤 순서로 작업해야 하는지, 어떤 도구를 사용할 수 있는지, 무엇을 하면 안 되는지, 오류가 발생하면 어떻게 처리해야 하는지까지 생각해야 한다. 결국 사람이 하던 업무를 AI에게 맡기는 과정은 단순한 지시가 아니라 업무를 명확하게 정의하고 구조화하는 과정이라는 생각이 들었다. 어쩌면 AI에게 업무를 맡기기 어렵다는 것은 AI의 능력이 부족해서가 아니라, 내가 그 업무를 어떤 기준으로 수행하는지 제대로 설명하지 못하기 때문일 수도 있다. 그런 의미에서 하네스 엔지니어링은 단순히 AI 기술을 활용하는 방법을 넘어 자신의 업무를 구조적으로 바라보는 방법이기도 했다.
또 하나 좋았던 점은 모든 코드를 직접 작성하는 방식이 아니라, 자연어로 업무의 규칙과 절차를 정리한 스펙을 바탕으로 에이전트를 만든다는 것이다. 책에서는 결과물을 정의하고, 스펙을 작성하고, 클로드 코드로 구현한 다음, 결과를 검증하고 스펙을 개선하는 과정을 반복한다. 이 과정에서 중요한 것은 코드를 얼마나 잘 작성하느냐가 아니다. 어떤 결과를 얻고 싶은지, 어떤 조건을 지켜야 하는지, 무엇을 기준으로 성공과 실패를 판단할 것인지가 더 중요해진다. 이 부분은 개발자뿐만 아니라 반복적인 업무를 자동화하려는 일반 실무자에게도 도움이 될 것 같다. 물론 결과를 검증하고 문제가 발생했을 때 원인을 파악하려면 어느 정도 기술적인 이해가 필요할 수 있다. 하지만 코드를 모두 직접 구현하지 않더라도 자신의 업무를 자동화하는 시스템을 만들 수 있다는 점에서 AI 에이전트 활용의 가능성을 체감할 수 있었다. 📌 아쉬웠던 점
개인적으로 가장 아쉬웠던 부분이다. 이 책은 AI 에이전트부터 하네스 엔지니어링, 헤르메스 에이전트까지 상당히 폭넓은 내용을 다룬다. 시스템 프롬프트, 컨텍스트, MCP, 스킬, 훅, 메모리, 서브 에이전트, 스펙, 이너 하네스, 아우터 하네스, 메타 하네스 등 익혀야 할 개념도 많다. 각 개념을 소개하고 실습을 통해 실제로 어떻게 사용되는지 보여준다는 점은 좋았다. 하지만 개념 자체를 깊이 있게 설명하거나 서로 비교하는 부분은 조금 부족하다는 느낌을 받았다. 예를 들어 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링을 단계적으로 소개하기 때문에 대략적으로 무엇이 다른지는 이해할 수 있다. 그런데 실제로 시스템을 설계할 때 어디까지가 컨텍스트 엔지니어링이고, 어디부터 하네스 엔지니어링인지 명확하게 구분할 수 있느냐고 물으면 조금 애매하다. 또한 스킬과 서브 에이전트를 언제 구분해서 사용해야 하는지, 클로드 코드에서 구현한 하네스와 헤르메스의 구조적 차이는 무엇인지 등 조금 더 깊게 다뤄줬으면 하는 부분들이 있었다. 실습을 따라 할 수 있다는 것과 해당 개념을 충분히 이해했다는 것은 다르다. 책을 읽고 나면 다양한 기능을 활용하는 방법은 어느 정도 익힐 수 있지만, 왜 이런 구조가 최선인지 설명하거나 다른 설계 방식과 비교하기에는 추가적인 학습이 필요할 것 같다. 물론 어느 정도 이해되는 부분도 있다. 아직 빠르게 발전하고 있는 개념들이고 제한된 분량 안에서 이 정도로 다양한 주제와 실습을 모두 다루려면 깊이보다는 범위를 선택할 수밖에 없었을 것이다. 다만 개인적으로는 실습을 몇 개 줄이더라도 비슷한 개념들 사이의 차이와 각각의 설계적 판단 기준을 조금 더 깊이 있게 설명해줬다면 좋았겠다는 생각이 들었다.
이 책은 실습 중심으로 구성되어 있어 처음 접하는 사람도 비교적 쉽게 따라갈 수 있다. 구체적인 문제 상황과 프롬프트, 예제 파일이 준비되어 있고, 단계적으로 결과를 확인할 수 있기 때문이다. 하지만 책에서 제공하는 예제를 완성하는 것과 아무것도 없는 상태에서 자신의 업무에 적합한 에이전트를 설계하는 것은 분명히 다르다. 예제에서는 해결해야 할 문제가 이미 정의되어 있고, 어떤 기능을 사용해야 하는지도 어느 정도 정해져 있다. 반면 실제 업무에서는 그 모든 것을 직접 판단해야 한다. 실제 업무 환경에서 적절한 판단을 내리기 위해서는 단순한 사용법 이상의 이해가 필요하다. 책에서도 하네스가 적합한 업무인지 판단하는 기준과 결과 검증의 중요성을 다루지만, 실제 환경에서는 훨씬 복잡한 상황을 만나게 될 것이다. 따라서 이 책을 통해 기본적인 사용법과 설계 흐름을 익힌 다음, 자신의 업무에 적용해보면서 시행착오를 겪는 과정이 추가로 필요하다고 생각한다.
이 책은 2026년 9월에 출간된 비교적 최신 도서다. 그만큼 현재 주목받는 AI 에이전트 관련 기술들을 빠르게 접할 수 있다는 장점이 있다. 반면 빠르게 변화하는 기술을 다룬다는 점은 동시에 한계가 될 수도 있다. 클로드 코드의 기능이나 설정 방식, 외부 서비스의 API, 에이전트 프레임워크의 구조는 앞으로도 계속 변경될 가능성이 높다. 따라서 책에 나온 설치 과정이나 구체적인 명령어가 시간이 지나면서 달라질 수 있다. 특히 클로드 코드와 헤르메스 같은 실제 도구를 활용하는 실습이 많기 때문에, 책을 따라 하는 시점에 따라 실행 결과나 설정 과정이 달라질 수 있다는 점은 감안해야 한다. 결국 이 책에서 오래 가져갈 수 있는 것은 특정 기능의 사용법보다 AI가 안정적으로 일하도록 규칙을 정의하고, 실행 환경을 구성하고, 결과를 검증하는 설계 방식일 것이다. 그런 의미에서 실습을 따라 하는 데서 끝내기보다는 각 기능을 왜 사용했는지 이해하는 것이 더 중요하다고 생각한다. 📌 이런 분께 추천✅ 클로드 코드나 ChatGPT를 사용해봤지만, 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 자동화하고 싶은 분 ✅ AI 에이전트, 하네스 엔지니어링, MCP, 스킬, 훅 등 새로운 개념들의 전체적인 흐름을 파악하고 싶은 분 ✅ 개념만 설명하는 책보다 직접 만들어보면서 이해하는 방식을 선호하는 분 ✅ 반복적인 문서 작성, 데이터 분석, 리서치, 보고서 생성 등의 업무를 AI에게 맡겨보고 싶은 분 ✅ 클로드 코드를 활용한 에이전트 개발에 입문하고 싶은 개발자나 실무자 ✅ 하나의 예제보다 다양한 프로젝트를 경험하면서 AI 에이전트의 활용 가능성을 살펴보고 싶은 분 ✅ 특정 AI 도구의 사용법을 넘어 업무의 규칙과 실행 환경을 설계하는 방법을 배우고 싶은 분 반대로 이미 AI 에이전트를 개발하고 운영한 경험이 많고, 하네스의 내부 아키텍처나 설계 원리를 깊이 있게 학습하려는 개발자에게는 다소 아쉬울 수 있다. 또한 MCP, 스킬, 훅, 서브 에이전트 등의 개념을 이론적으로 명확하게 비교하고 이해하는 것이 주목적이라면 별도의 기술 문서나 심화 자료를 함께 보는 것이 좋을 것 같다. 기본적으로는 입문자를 위한 책에 가까웠다. 다만 단순한 AI 사용 경험만 있는 사람이라면 등장하는 개념과 실습 환경이 처음에는 조금 낯설 수 있다. 그래도 새로운 기능을 하나씩 따라 해보면서 AI 에이전트의 전체적인 구조를 이해하고 싶은 사람에게는 좋은 출발점이 될 수 있는 책이라고 생각한다. 📌 마무리AI를 사용하다 보면 자연스럽게 어떻게 해야 더 좋은 답변을 얻을 수 있을지 고민하게 된다. 프롬프트를 어떻게 작성할지, 어떤 모델을 사용할지, 어떤 도구를 연결할지. 그런데 이 책을 읽으면서 AI 에이전트를 제대로 활용하려면 그보다 더 많은 것을 고려해야 한다는 생각이 들었다. 결국 AI 에이전트를 잘 활용한다는 것은 단순히 좋은 프롬프트를 작성하는 능력이 아니라, AI가 수행할 업무를 명확하게 정의하고 안정적으로 실행할 수 있는 환경을 설계하는 능력에 더 가까울지도 모른다. 그런 의미에서 이 책은 AI 에이전트를 만드는 기술을 알려주는 책이면서, 동시에 AI에게 일을 맡기기 위해 사람이 무엇을 준비해야 하는지를 생각하게 만드는 책이었다. 개인적으로 가장 만족스러웠던 부분은 역시 다양하고 구체적인 실습이었다. AI 에이전트부터 하네스 엔지니어링, 헤르메스 에이전트까지 단계적으로 경험할 수 있었고, 각 기능이 어떤 문제를 해결하기 위해 필요한지 직관적으로 이해할 수 있었다. 하나의 예제를 반복하는 것이 아니라 서로 다른 문제를 해결하는 여러 에이전트를 만들어볼 수 있다는 점도 좋았다. 반면 새로운 개념들을 폭넓게 다루다 보니 개념 자체의 깊이는 조금 아쉬웠다. 책을 읽고 실습을 따라 하면서 어떻게 사용하는지는 알게 되었지만, 각각의 개념이 정확히 어떤 차이를 가지고 있고 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지까지 충분히 이해했다고 말하기는 어려울 것 같다. 그래서 이 책 한 권으로 하네스 엔지니어링을 완전히 이해할 수 있다고 생각하지는 않는다. 하지만 처음부터 모든 개념을 완벽하게 이해해야만 새로운 기술을 활용할 수 있는 것은 아니다. 먼저 전체적인 그림을 파악하고, 직접 만들어보면서 어떤 문제를 해결할 수 있는지 경험한 다음, 필요한 부분을 더 깊이 공부하는 것도 좋은 학습 방법이라고 생각한다. 그런 관점에서 이 책은 AI 에이전트와 하네스 엔지니어링을 처음 접하는 사람이 전체적인 흐름을 이해하고 직접 시작해보기에 꽤 괜찮은 책이었다. 앞으로 AI가 더 많은 일을 대신해주는 시대가 된다면 단순히 AI 도구를 잘 사용하는 능력보다 어떤 일을 맡기고 어떤 기준으로 동작하게 할 것인지 설계하는 능력이 더욱 중요해질 것 같다. 그리고 그 첫걸음으로 AI 에이전트와 하네스 엔지니어링을 직접 경험해보고 싶은 사람에게, 『하네스 엔지니어링, 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기』는 좋은 길잡이가 되어줄 책이라고 생각한다. |
AI 기술이 발전하면서 개발 업무에서도 AI를 활용하는 방법이 다양해지고 있습니다. 저 역시 클로드 코드를 활용해 웹 게임과 일정관리 프로그램을 개발해 본 경험이 있어, AI 에이전트를 더욱 효율적으로 활용하는 방법에 관심이 많았습니다. 이 책은 단순히 AI에게 코드를 작성하도록 요청하는 것을 넘어, AI가 일정한 규칙과 절차에 따라 작업할 수 있도록 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링을 다룹니다. 실제로 AI를 활용해 개발하다 보면 요구사항을 반복해서 설명하거나, 예상하지 못한 오류를 수정하고 결과물을 검증해야 하는 경우가 많습니다. AI가 코드를 작성해 주더라도 전체 구조를 파악하고 원하는 방향으로 개선하는 과정은 여전히 중요합니다. 저도 테트리스와 짜요짜요타이쿤 같은 웹 게임, 캘린더와 메모, 할 일 관리 기능을 갖춘 일정관리 프로그램을 AI 에이전트와 함께 개발하면서 이러한 점을 느꼈습니다. 단순히 프롬프트를 잘 작성하는 것뿐만 아니라, AI가 작업할 수 있는 환경을 구성하고 결과를 확인하는 과정이 중요하다는 것입니다.
이런 경험을 바탕으로 책의 내용을 살펴보니 AI 에이전트를 일회성으로 활용하는 것과 반복적인 업무를 효율적으로 수행하도록 설계하는 것의 차이를 생각해 볼 수 있었습니다. AI 코딩 도구를 사용하고 있지만 활용 범위를 넓히고 싶은 개발자, 반복적인 작업을 자동화하거나 자신만의 AI 에이전트를 구축하고 싶은 분들에게 추천하고 싶은 책입니다 . AI에게 일을 맡기는 것에서 한 걸음 더 나아가, AI가 제대로 일할 수 있는 환경을 만드는 방법을 고민해 보고 싶은 분이라면 읽어볼 만합니다. |
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"한빛미디어 서평단 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다." AI에게 똑같은 업무를 시켰는데 결과가 매번 다르게 나온다. 어제는 완벽했던 프롬프트가 오늘은 전혀 다른 결과를 뱉어낸다. 이런 경험을 해본 사람이라면 이 책의 문제의식에 바로 공감할 수밖에 없다. 저자 서지영은 이 현상의 원인을 모델의 지능 부족이 아니라 AI를 둘러싼 "환경(하네스)"의 부재로 짚는다. 총 6개 Part, 17개 Chapter에 걸친 방대한 구성이 결국 하나의 질문으로 수렴한다. "같은 스펙이라도 환경이 바뀌면 결과도 바뀌는가, 아니면 살아남는가." Chapter 02는 이 문제의 해법으로 "프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링 → 하네스 엔지니어링"이라는 3단계 진화 공식을 제시한다. 프롬프트를 다듬는 것, 배경 맥락을 주입하는 것만으로는 부족하고, AI가 맡은 범위를 벗어나지 않고 끝까지 완수하게 만드는 실행 환경 자체를 설계해야 한다는 것이다. 그리고 2.3절에서는 모든 업무를 무작정 에이전트로 전환하지 말라고 선을 긋는다. 공식적으로 확인되는 판단 기준은 같은 형식의 일이 반복되는지, 일정한 결과 형식과 품질이 필요한지, 반복되는 실패가 있는지, 합격 기준을 명확히 정할 수 있는지다. 이 네 가지만으로도 이 책이 "일단 자동화부터 하자"는 식의 가벼운 접근과는 거리를 둔다는 것을 알 수 있다. Chapter 03에서는 하네스를 이루는 7가지 구성요소(핵심 4가지 + 전술 3가지)를 분해하고, 이너 하네스와 아우터 하네스를 나눈 뒤 "도구가 바뀌어도 살아남는 지속성"을 아예 챕터 제목에 못 박아 둔다. Part 01의 마지막 소제목이 "안티 패턴과 지속성: 도구가 바뀌어도 살아남는 환경"이라는 사실 자체가, 이 책 전체가 어디로 향할지를 미리 선언하는 셈이다. 요소 하나당 에이전트 하나 — Part 03의 분해 학습법 Part 02에서 Claude Code, Node.js, 파이썬, API 키까지 환경을 세팅한 뒤, Part 03은 하네스의 구성요소를 하나씩 쪼개서 익히게 한다. 이 설계가 꽤 똑똑하다. Chapter 06에서는 가장 기초적인 세 요소를 각각 다른 에이전트로 실습시킨다. 시스템 프롬프트는 회의록 작성 에이전트로, 도구와 MCP는 QR 코드 생성 에이전트로, 스킬은 회의록 양식 통일 에이전트로 체감하게 만든다. Chapter 07로 넘어가면 난이도가 올라간다. 진단형 재시도 훅은 데이터 분석 에이전트로, 가드레일 훅은 이메일 답장 에이전트로, 메모리는 다세션 리서치 에이전트로, 서브 에이전트는 다단계 역할 분담형 리서치 에이전트로 각각 다른 실습을 배치했다. 그리고 Chapter 08에서 이 모든 요소를 "스펙(명세)"이라는 하나의 설계 문서로 수렴시키며 글쓰기 첨삭 에이전트로 완결 짓는다. 즉 하네스를 이루는 7가지 구성요소를 책에서 설명으로만 끝내지 않고, 요소 하나당 미니 실습 하나를 배치해서 "이 요소가 없으면 에이전트가 어떻게 삐걱대는지"를 직접 체감하게 만드는 구조다. 5개의 실전 프로젝트, 그리고 진짜 승부처 Part 04는 Part 03에서 배운 모든 요소(스펙·도구·훅·메모리·서브 에이전트)를 종합해 완성형 에이전트 다섯 개를 만든다. 사내 문서 검색 에이전트, 주식 종목 추천 에이전트, 자산 진단 및 노후 계획 에이전트, 카드 사용 내역 분석 에이전트, 반복 보고서 자동화 에이전트다. 회의록이나 QR코드 같은 가벼운 예제에서 자산 진단, 노후 계획처럼 실제 개인 재무와 직결되는 묵직한 주제로 체급을 키운 점이 눈에 띈다. 하지만 이 책의 진짜 승부처는 Part 05다. Chapter 14에서 헤르메스 에이전트의 구조를 "모델을 둘러싼 다섯 개의 층"으로 설명하고 "자기개선 루프: 제품이 된 메타 하네스"라는 개념을 소개한 뒤, Chapter 15에서 바로 실행에 들어간다. Part 03~04에서 Claude Code로 짰던 것과 같은 성격의 스펙을, 헤르메스라는 완전히 다른 오픈소스 런타임 위에서 폴더 자동 정리 비서와 작업별 모델 라우터로 다시 구현하는 것이다. 이 실습이 증명하려는 명제는 명확하다. 특정 상용 도구의 설정값이 아니라, 사람이 설계한 업무 규칙과 완료 기준, 즉 아우터 하네스야말로 도구가 바뀌어도 살아남는 진짜 자산이라는 것이다. 14장 제목이 "헤르메스 vs 클로드 코드"이면서 동시에 "두 도구 함께 쓰기"로 끝나는 것도 의미심장하다. 이 책은 둘 중 하나를 고르라고 말하지 않는다. 내장 하네스는 도구에 맡기고, 아우터 하네스는 사람이 쥐고 있으면 도구를 넘나들 수 있다는 걸 보여주려 한다. 하네스 무용론, 어디서 나온 말인가 하네스 엔지니어링이 뜨자마자 곧바로 "이미 쓸모없어질 개념"이라는 반론도 등장했다. 이 무용론의 근거는 분명하다. AI 평론가 댄 맥아티어는 Latent Space 기고문 《The Evolution of the Agent Harness》에서 모델과 하네스의 관계를 "학습 → 흡수 → 탈락 → 반복"하는 순환으로 설명한다.
구글 딥마인드의 로건 킬패트릭 역시 세쿼이아 캐피털 팟캐스트 《Why the Model Eats the Harness》에서 "모델이 외부 스캐폴딩을 먹어치우고 네이티브 시스템의 일부로 만들어버린다"고 말했다. 실제로 Anthropic 개발진이 차세대 모델로 전환하면서 Claude Code의 시스템 지침 상당 부분을 삭제했는데도 성능이 떨어지지 않았다는 사례가 이 주장의 근거로 자주 인용된다. 여기에 더해 Cursor 같은 완성형 코딩 도구가 이미 컨텍스트 관리, 린트 피드백, 모델 라우팅까지 자동으로 처리해주는 상황에서 "굳이 하네스를 따로 엔지니어링할 필요가 있나"라는 현실적 반론도 겹친다. 그런데 흥미로운 지점이 있다. 맥아티어의 글은 "흡수된다"는 선언에서 끝나지 않는다. 그는 모델이 계산적 영역(계획, 코드 검색, 도구 호출)을 다 흡수하고 나면 결국 권한, 신원, 신뢰, 가독성 같은 인간 중심적 요소만 하네스에 남는다고 결론짓는다. 즉 하네스가 사라지는 게 아니라 "모델을 위한 하네스"에서 "인간의 주의력을 위한 하네스"로 역할이 역전된다는 것이다. 이 결론은 뒤에서 다시 짚겠지만, 공교롭게도 이 책이 말하는 아우터 하네스의 방향과 정확히 겹친다.
이 책이 다른 입문서들과 다른 지점은 바로 여기다. 무용론을 무시하거나 모른 척하지 않고, "흡수되는 것은 내장 하네스고, 흡수되지 않는 것은 아우터 하네스"라는 구도로 정면 돌파한다. 여기서 한 가지 짚어둘 점이 있다. "이너 하네스"와 "아우터 하네스"를 짝지어 부르는 것은 책이 처음 만든 말이 아니라 업계에서 통용되는 표현이지만, 그 출처를 더 정확히 들여다보면 결이 조금 다르다. Thoughtworks의 비르기타 뵈켈러가 쓴 원문에는 사실 "이너 하네스"라는 단어가 등장하지 않는다. 원문의 표현은 "이미 내장된 하네스(built-in harness)"와 "아우터 하네스(outer harness)"다. 전자는 Claude Code나 Cursor 같은 도구가 기본으로 갖춘 실행 루프, 컨텍스트 관리, 기본 도구 호출을 가리키고, 후자는 사용자가 자신의 프로젝트 규칙·테스트·완료 기준으로 그 위에 덧씌우는 통제망을 가리킨다. "이너 하네스"라는 명칭은 이 built-in harness를 부르기 쉽게 바꾼 통칭인 셈이다. 뵈켈러 본인도 "하네스 위에 하네스를 또 씌운다는 은유가 이상하다"는 지적을 받았다고 솔직히 적어둘 만큼, 이 구분은 아직 완전히 정착된 공식 용어라기보다는 현장에서 통하는 멘탈 모델에 가깝다. 용어의 미묘한 차이와 무관하게, 구조 자체는 명확하다. 무용론자들이 "곧 사라질 비계"라고 말하는 대상은 정확히 이 내장 하네스다. 모델이 좋아질수록 실행 루프, 토큰 관리, 기본 도구 호출 같은 저수준 제어는 모델 내부로 흡수될 수 있다. 하지만 "이 업무를 어디까지 처리할지", "무엇을 하면 실패로 간주할지" 같은 도메인 업무 기준은 모델이 아무리 똑똑해져도 스스로 정의할 수 없는 영역이다. 바로 이 지점이 아우터 하네스이고, 책의 Chapter 03과 Chapter 15가 각각 이론과 실증으로 이를 뒷받침한다. 그래서 이 책은 "개발자가 코드로 직접 에이전트 루프를 짜는 법"에 머물지 않는다. 비개발자도 한국어 스펙만으로 아우터 하네스를 설계하고, 그 결과물이 Claude Code든 헤르메스든 플랫폼이 바뀌어도 동일하게 작동하는 것을 Part 05에서 직접 눈으로 확인시킨다. 이것이 다른 하네스 엔지니어링 서적과 가장 뚜렷하게 구별되는 지점이다. 실험이 끝난 뒤를 생각하는 Part 06, 그리고 무용론과의 재접속 실습이 끝났다고 책이 끝나지 않는다. Chapter 16은 비용을 점검하는 여섯 가지 항목, 자주 발생하는 여섯 가지 문제와 대응법, 에이전트 운영 도구 여섯 가지 비교, 프레임워크 도입을 검토해야 하는 다섯 가지 신호까지 다룬다. 에이전트를 "만드는 법"에서 끝나지 않고 "운영하는 법"까지 끌고 가겠다는 의지가 보인다. 마지막 Chapter 17은 메타 하네스의 발전 방향, NLAH, A2A까지 짚으며 책을 미래 전망으로 닫는다. 여기서 NLAH, 즉 자연어 에이전트 하네스(Natural-Language Agent Harness)가 등장하는 지점이 특히 의미심장하다. NLAH는 에이전트의 제어 정책을 파이썬 코드에 하드코딩하지 않고, 사람이 읽고 수정할 수 있는 자연어 문서로 분리해서 공통 런타임이 그 문서를 해석해 실행하게 만드는 최신 연구 흐름이다. 코드와 분리된 자연어 설계서가 도구나 런타임이 바뀌어도 살아남는 자산이 된다는 이 발상은, 앞서 맥아티어가 말한 "결국 인간의 주의력을 위한 하네스만 남는다"는 결론, 그리고 이 책이 처음부터 끝까지 밀어붙인 "스펙은 사람이 쥐고 있어야 할 자산"이라는 주장과 정확히 같은 방향을 가리킨다. 책이 하네스 무용론을 반박하는 데서 그치지 않고, 업계가 지금 막 도달하고 있는 결론을 자신의 실습으로 한 발 앞서 보여준 셈이다. 한 줄 결론 이 책은 "하네스는 사라질 비계인가, 영원히 남을 자산인가"라는 업계의 뜨거운 논쟁에, Part 01의 이론, Part 03~04의 요소별 실습, Part 05의 플랫폼 이식 실험, Part 06의 운영과 미래 전망까지 17개 챕터를 통째로 동원해 답한다. 모델이 흡수하는 것은 내장 하네스일 뿐이고, 사람이 설계한 업무 기준과 완료 조건, 즉 아우터 하네스는 끝까지 남는다는 것이다. Claude Code와 헤르메스라는 서로 완전히 다른 두 환경에 같은 스펙을 이식해보는 Chapter 15의 그 순간이, 그리고 그 결론이 업계 최전선의 논의와 맞닿아 있다는 사실이, 이 책을 단순한 도구 사용법 안내서 이상으로 만든다. |
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예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 하네스 엔지니어링 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기 "에이전트 = 모델 + 하네스" 
모르는 것이 있으면 지식인에 물어보면 답변을 얻을 수 가 있었다. 네이버는 그 힘을 통해서 한국이란 검색시장을 독점할 수 있었다. 그 이후로 십몇년이 흘렀다. 이제는 인터넷을 통한 IT혁명을 지나 AI혁명이 일어나고 있다. 네이버 지식인에 물어볼 것들을 LLM에게 물어보고 있으며, 대답을 기다릴 필요도 없다. 더나아가서 엔비디아의 대장인 잰슨황이 특정사 LLM이 AGI에 도달을 축하를 했듯이, 이제 LLM은 단순히 대답을 하는 기계덩어리가 아니다. 대답만 하는 챗본이 아닌 스스로 지시하고 스스로 평가하고 스스로 결과물을 내는 에이전트의 시대로 도달을 했다. 에이전트시대에 사람이상의 지식을 가진 LLM에게 단순히 질문 쿼리만 날리는 행위는 AI를 1%도 이용을 안하는것 과 같다. 그래도 최근에 AI를 이용하는 영상들이 퍼지면서 사용자들이 스킬이나 RAG기술들이 사용하고 있는데, 이것으로만으로도 부족하다. 이에 저자는 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에서 RAG과 같은 자료와 맥락을 제공해주는 컨텍스트엔지니어링을 넘어 이제는 하네스 엔지니어링 시대라고 언급을 한다. 단순히 질문만하고 대답을 얻는것이 아니라 나만의 에이전트, 내가 원하는 것을 해주는 개인 에이전트를 구성하기 위해서 하네스 엔지니어링을 해야한다고 하는 것이다.
그럼 하네스 엔지니어링이란 것이 무엇일까? 하네스는 말에게 말의 움직임을 통제하는 마구같은것을 발한다. 즉 에이전트들이 내가 요청한 사항을 넘어서 행동을 하는 것을 막아주고 방향과 범위를 정해주는 것이다. 이런 것들이 왜 필요할까? 최근 LLM들이 사용자가 요청한 사항을 해결하기 위해 사용자가 원하지 않은 행위들 예를들면 해킹같은 행위들을 하는 케이스들이 발견되고 있다. 무엇보다다 안정성에 문제가 생긴것이다. 이렇게 에이전트들은 사람으로 생각하면 선과 악을 구분 할 수 없기 때문에 하네스란 도구를 통해서 에이전트의 행동 범위를 제한할 수 있다. 안정성을 넘어서 사람이 실수에서 발전을 하듯, 에이전트가 스스로 판단하고 개선하는 선순환 구조를 만들어주는 것 또한 하네스의 역할이다. 이 역할 들을 하네스가 해내고 있는데, 이러한 개념들을 이 책에서는 실습을 통해서 알려주고 있다.   저자는 이러한 하네스의 구성요소들을 잘 설명하고 있으며 에이전트가 에이전트를 부리는 구조를 잘 설명하고 있다. 하네스에도 이너와 아우터가 있는데, 우리같은 일반 사용자들이 주목해야하는것은 결국 아우터가 아닌가 싶다. 도구가 제공하는 영역이 이너라고 한다면 클로드코드 같은 에이전트를 지향하는 LLM들은 이너가 너무나도 잘 구성되어져 있다. 하지만 이너가 모든것을 해결해주지 않기 때문에 우리 사용자들은 아우터를 잘 구성해서 내가 부려먹을 수 있는 직원같이 에이전트를 구성할 수 있는 것이다.
 개인적으로 좋았던 부분은 헤르메스에 대한 언급이었다. 지금 사이드 프로젝트로 헤르메스로 하나의 회사처럼 에이전트들을 구성을 하고 있는데, 실질적인 개념들을 잘 설명해주고 있어서 에이전트들의 구조 짜기가 용이 했다. 결국 AI를 제대로 이용하려고 한다면 에이전트들을 잘 부려먹어야하는데, 그 근간이 하네스이다. 저자가 언급했듯이 에이전트는 모델과 하네스의 합으로 표현될 수 있기에, 모델에 모든것을 맡기기 보다는 나에게 개인화 시킬수 있는 하네스를 잘 지정을 하는 게 향후 미래의 방향이 아닌가 싶다. 솔직하게 책 내용이 그렇게 쉽지는 않다. 한번이라도 개발을 해본사람이 이해하기 쉽고 따라가기 쉽다. 하지만 예시들이 최대한 쉽게 설명하려고 하고 있고, 프롬프트들도 제공하기 때문에 클로드 코드 프로를 구독해서 예제만 진행해봐도 앞으로 내가 어떻게 에이전트를 구성할 수 있을지 생각의 가지들이 늘어날 것이다. 단순히 클로드 코드만 이용하고 있다면, 꼭 에이전트에 대해서 공부해보시기 바란다. 따라가는 재미로 하루하루가 부족할 것이다. 끝. #리뷰어클럽리뷰 |
네이버 지식인이 생기고 나서 사람들의 지식은 네이버를 통해서 확장이 되었다.
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줄줄 새는 크레딧을 꽉 조여주는 하네스, 매번 묻고 답하는 걸 자동으로 해결해주는 에이전트. 그 둘의 결합이라면? 단순 업무 시간을 줄여주는 요즘 AI하는 법/도서제공 한빛미디어에서 보내주셨습니다.
기초사용법과 프롬프트를 충분히 담고 있는 초보자용 가이드북입니다. 설치단계와 기본 사용법을 꼭 익혀야 해서 건너뛰면 어려워집니다. 어느 정도 할 줄 안다고 생각해서 에이전트 실습부터 해보려다 대 실패한 사람의 의견이니 차근차근 목차 순서대로 따라 해주시면 좋을 것 같습니다. 클로드 기반의 좋은 점은 컴퓨터의 지정된 영역을 사용해 업무를 진행해준다는 건데요. 전체 실습 예시는 사무용입니다. 그래서 AI없이 업무처리 어려운 사무직군에게 추천하는 책입니다. 최근 유행하는 게임 만들기라든가 영상자동화 같은 부분은 제외되어있어 오히려 쉬운 책입니다. 크레딧이 실습에 많이 들어가는 것도 그렇고 생각보다 어렵고 시간이 많이 들어가는데 게임 개발이 필요한 분들은 생각보다 적은데 많은 책에 들어있어 아쉬웠거든요.
가장 유용한 부분은 크레딧과 환경을 조율하는 헤르메스에이전트 부분입니다. 폴더정리를 해주다니! 그거 우리 모두 귀찮아서 눈감던 잡무 아닌 가요!
“단기 메모리는 한 번의 모델 호출에 넣을 컨텍스트를 최소한으로 제한하는 규칙입니다. 다음 프롬프트에서는 시스템 프롬프트와 현재 처리 중인 자료만 포함하고, 직전 호출 결과는 필요한 부분만 발췌합니다. ‘한 번의 호출에서는 한 자료만 처리한다.’는 원칙으로 정보가 지나치게 많아지는 것을 막되, 장기 관심사와 핵심 키워드는 짧게 포함해 누적 맥락을 유지합니다.”
대충 시켰더니 내 에이전트는 왜 이 모양인가 싶으셨던 분들, 학원갈 시간 없으시면 이 책입니다. 유용한 책 잘 읽었습니다. 감사합니다.
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