OO-Harness: 에이전트 하네스를 하나의 만능 코드 대신 상속 계층으로 진화시킨다
OO-Harness는 실행 기록에서 공통 실패를 찾고, 하네스를 상속·재정의로 특화한 뒤 작업마다 선택한다. 세 벤치마크의 결과와 기본 하네스 재사용, 추론 비용, 재현성의 경계를 살펴본다.
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OO-Harness는 실행 기록에서 공통 실패를 찾고, 하네스를 상속·재정의로 특화한 뒤 작업마다 선택한다. 세 벤치마크의 결과와 기본 하네스 재사용, 추론 비용, 재현성의 경계를 살펴본다.
Harness²는 정답 피드백 없이 실행 궤적을 대조해 현재 하네스를 고치고, 그 경험을 다음 개선에 재사용한다. 두 재귀의 역할과 성능·추론 비용·평가 오염의 경계를 살펴본다.
walkinglabs의 Awesome Harness Engineering은 141개 리소스를 컨텍스트·검증·권한·관측성·런타임 같은 여덟 설계면으로 분류해, 모델 밖에서 에이전트 신뢰성을 설계하는 읽기 지도를 제공한다.
walkinglabs/learn-harness-engineering은 하네스 엔지니어링을 12개 강의, 6개 실습 프로젝트, 복사 가능한 템플릿과 harness-creator 스킬로 정리한 오픈소스 코스다. 프롬프트 팁보다 에이전트가 읽고, 실행하고,...
Tejas Kumar의 AI Engineer 발표는 낡은 GPT-3.5 Turbo 브라우저 에이전트가 Hacker News upvote task에서 실패하고 거짓 성공을 보고하는 장면을 출발점으로, tool registry, context manage...
OpenAI Ryan Lopopolo의 AI Engineer Europe 발표는 코드 작성이 싸진 뒤의 병목이 인간의 주의, 모델 컨텍스트, 검증 루프가 되며, 엔지니어의 역할이 에이전트가 일하기 좋은 하네스를 설계하는 쪽으로 이동한다고 설명한다.