* 프롬프트만 잘 쓰면 끝? 이제는 AI가 일할 ‘환경’을 설계할 차례!
* 개발자의 전유물이던 하네스 엔지니어링, 실무자를 위한 업무 자동화 무기로

AI 활용 방식은 세 단계로 발전해왔다. 질문과 지시를 다듬는 프롬프트 엔지니어링, 필요한 정보와 맥락을 제공하는 컨텍스트 엔지니어링 그리고 AI가 안정적으로 일할 수 있는 환경 전체를 설계하는 하네스 엔지니어링이다. 하네스 엔지니어링은 AI가 맡은 일의 범위를 벗어나지 않고 끝까지 수행하도록 역할과 규칙, 도구와 기억, 검증과 재시도 절차까지 체계적으로 설계한다.

그동안 하네스 엔지니어링은 코드 리뷰나 앱 구현처럼 주로 개발 현장의 사례를 중심으로 다뤄졌다. 이 책은 그 문턱을 낮춰 회의록 정리, 이메일 작성, 데이터 분석부터 사내 문서 검색, 반복 보고서 자동화, 주식 종목 추천, 개인 자산 진단까지 익숙한 업무와 일상 속 사례로 하네스 엔지니어링을 익히게 한다. 복잡한 코드 구현은 클로드 코드에 맡기고, 독자는 한국어로 AI가 어떻게 일해야 할지 정하고 결과를 확인하며 다듬는 데 집중한다. 덕분에 코딩 경험이 없어도 단계별 실습을 따라가며 자신만의 자동화 에이전트를 만들 수 있다. 실습 프롬프트와 예제 파일은 물론, 저자에게 직접 질문할 수 있는 Q&A 오픈채팅방까지 제공해 막힘없이 실습을 이어갈 수 있도록 돕는다.

· 카카오톡 오픈채팅방: open.kakao.com/o/pjafVfLi
· 프롬프트 모음: bit.ly/45YTEbH

* 하네스를 이루는 7가지 핵심 부품을 하나씩 직접 만든다
* 무조건 자동화는 금물! ‘하네스를 적용할 일’을 가려내는 안목까지

하네스를 시스템 프롬프트, 도구/MCP, 메모리, 서브 에이전트라는 4가지 핵심 요소와 훅, 스킬, 스펙이라는 3가지 전술 요소로 나누어 하나씩 직접 구축해본다. 각 요소가 어떤 역할을 하는지 개별 실습으로 익힌 뒤 실제 에이전트에 하나씩 결합해보며 AI가 어떻게 작동하는지 이해한다. 덕분에 결과가 기대와 다를 때 무엇이 문제인지 짚어보고, 어느 부분을 보완해야 할지 판단하는 실전 감각까지 기를 수 있다.

중요한 것은 기능을 무작정 많이 늘리는 것이 아니다. 이 책에선 에이전트를 만들기 전에 해당 업무에 하네스를 적용할 가치가 있는지부터 따져보게 한다. 같은 형식의 일이 반복되는지, 일정한 결과 형식과 품질이 필요한지, 반복되는 실패가 있는지, 합격 기준을 명확히 정할 수 있는지 등 7가지 기준으로 업무의 적합성을 판단한다. 모든 일을 에이전트로 전환하기보다 어떤 일에 AI를 투입해야 시간과 노력을 가장 효과적으로 줄일 수 있는지 판단하는 안목까지 길러준다.

* 코드는 AI가, 업무 기준은 내가! 한국어 ‘스펙’으로 에이전트를 만든다
* 클로드 코드부터 헤르메스까지, 한 번 만든 업무 기준을 그대로 재사용한다

모든 실습은 ‘결과물 정하기 → 한국어로 스펙 작성하기 → 클로드 코드에 구현 맡기기 → 결과 확인하기 → 스펙 다듬기’의 흐름으로 진행된다. 코드 작성은 클로드 코드에 맡기고, 독자는 이 업무를 어디까지 처리할지, 무엇을 해서는 안 되는지, 어떤 상태를 완료로 볼지처럼 AI가 일할 기준과 범위를 정하는 데 집중한다. 결과를 확인하고 수정이 필요하면 코드를 직접 고치는 대신 원하는 결과에 가까워질 때까지 스펙을 다듬는 과정을 반복한다.

이 방식의 장점은 도구가 바뀌어도 내가 만든 스펙은 자산으로 남는다는 것이다. 코드는 도구나 모델에 따라 달라질 수 있지만, 에이전트의 역할과 작업 순서, 결과 형식 등을 정리한 스펙은 다른 환경에서도 재사용할 수 있다. 책 후반부에서는 같은 설계 방식을 오픈소스 에이전트 ‘헤르메스’로 확장해 폴더 자동 정리 비서와 작업에 따라 모델을 골라 쓰는 라우터까지 만들어본다. 이어 비용 점검과 장애 대응, 도구 선택까지 다루며 에이전트를 만드는 데서 끝나지 않고 오래 안정적으로 운영하는 방법까지 익힌다.

*이 책의 대상 독자

__챗GPT·클로드를 사용하지만 결과가 매번 달라 답답한 사람
프롬프트 수정만으로 해결되지 않던 문제의 원인을 하네스 관점에서 진단하고 개선하는 법을 배울 수 있다.

__보고서 작성·문서 검색·데이터 분석 등 반복 업무를 줄이고 싶은 실무자
실제 업무 기반의 예제를 직접 따라 하며 자신의 반복 작업을 손쉽게 자동화할 수 있다.

__새 AI 모델이 나올 때마다 에이전트를 다시 구축하고 싶지 않은 기획자·개발자
코드가 아닌 업무 목적과 규칙을 담은 스펙을 자산화하여 특정 도구에 묶이지 않는 자동화 구조를 만드는 법을 익힌다.

__업무 자동화가 필요한 1인 사업자·프리랜서, 조직의 AI 도입 담당자
어떤 업무부터 자동화할지 가려내는 판단 기준부터 비용 계산, 장애 대응, 도구 선택까지 실제 운영에 필요한 실전 노하우를 습득할 수 있다.

*이 책에서 만드는 에이전트

__회사 업무
01 회의록 작성 에이전트
02 회의록 양식 통일 에이전트
03 이메일 답장 에이전트
04 사내 문서 검색 에이전트
05 반복 보고서 자동화 에이전트
06 글쓰기 첨삭 에이전트

__개인 생활·자산
07 주식 종목 추천 에이전트
08 자산 진단·노후 계획 에이전트
09 카드 사용 내역 분석 에이전트
10 폴더 자동 정리 에이전트

__조사·분석·도구
11 다세션 리서치 에이전트
12 다단계 역할 분담형 리서치 에이전트
13 데이터 분석 에이전트
14 QR 코드 생성 에이전트
15 작업별 모델 선택 라우터 에이전트