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에이전트 이야기에서 "하네스"는 모델 바깥에서 루프를 돌리고, 도구를 붙이고, 컨텍스트를 채우는 코드 전체를 가리킨다. 그 모양이 어떻게 만들어졌는지 시기별로 정리했다.확인된 사실 위주로 적었고, 하네스의 정의와 분류는 이 글의 정리다.들어가며: 하네스라는 말하네스는 소프트웨어 테스트 용어다. 테스트 하네스는 시험 대상 코드를 붙들고 입력을 넣어 결과를 받아 내는 보조 장치를 가리킨다.LLM 분야에서 이 이름을 쓴 초기 사례는 평가 도구다. 2020년 8월 28일 공개된 EleutherAI의 lm-evaluation-harness가 그런 프레임워크로, 언어 모델을 여러 벤치마크에 같은 조건으로 물려 돌린다.2026년에는 에이전트 쪽에서도 이 말을 모델 바깥 전부를 가리키는 데 쓴다(5부). 같은 이름의 ..

Claude Agent SDK는 에이전트에게 컴퓨터를 주는 하네스다터미널에서 쓰는 Claude Code 위에서 개발자가 강력한 에이전트를 만들 수 있게 돕는 도구 모음이 Claude Agent SDK다. 여기서 에이전트를 뒷받침하는 하네스(harness)는 모델에게 무엇을 읽게 하고 어떤 도구를 줄지, 언제 다시 돌릴지 정하는 코드다. Anthropic은 처음에는 사내 개발 생산성을 높이려고 만든 Claude Code를 심층 리서치, 영상 제작, 노트 정리 같은 비코딩 작업에도 써 왔다. 그러다 사내 주요 에이전트 루프 대부분을 뒷받침하기 시작하면서, 글 발표일(2025-09-29)에 이름을 Claude Code SDK에서 Claude Agent SDK로 바꿨다.이 글이 읽는 Anthropic의 글(Be..

승인 창을 반복해서 누르면 보안이 오히려 약해질 수 있다Claude Code를 쓰다 보면 파일을 고치거나 명령을 실행할 때마다 허용하겠느냐는 창이 뜬다. 기본적으로 읽기 전용(read-only) 권한 모델로 돌아가서, echo나 cat처럼 안전하다고 분류된 명령만 자동 허용하고 대다수 작업에는 승인을 요구하기 때문이다. 저자들에 따르면 승인 창이 반복되면 개발이 느려지고, 내용을 살피지 않고 누르는 승인 피로(approval fatigue) 탓에 오히려 덜 안전해질 수 있다.반대로 코드베이스와 파일에 넓은 접근 권한을 주면 프롬프트 인젝션(prompt injection) 위험이 커진다. 프롬프트 인젝션은 외부 문서나 데이터에 숨겨진 악성 지시를 모델이 사용자의 명령으로 착각해 따르는 공격이다. 예를 들어..

Anthropic은 2025년 6월 13일 How we built our multi-agent research system을 냈다. Claude의 Research 기능을 프로토타입에서 서비스까지 끌고 가며 얻은 멀티에이전트 시스템의 구조, 프롬프트, 평가, 운영 교훈을 적은 글이다.별도 표기가 없으면 아래 내용은 원문 기준이다. 성능과 토큰 수치는 Anthropic이 자체로 잰 값이고 측정 방법은 대부분 원문에 없다. 프롬프트 지침에 든 숫자와 예시의 숫자는 측정값이 아니다. 원문에 없는 내용은 "원문에 없다"고 적었다.들어가며: 에이전트와 서브에이전트에이전트는 LLM이 "검색 → 결과 확인 → 다음 행동 결정"을 스스로 반복하며 도구를 호출하는 프로그램이다. 원문은 멀티에이전트 시스템을 이런 에이전트 ..

Anthropic은 2025년 9월 11일 Writing effective tools for agents — with agents를 냈다. 에이전트가 쓰는 도구를 만들고, 평가하고, 고치는 방법에 대한 글이다. 도구를 만드는 순서와 설계 원칙 다섯 가지를 원문을 따라 정리했다.들어가며: 도구란 무엇인가Anthropic은 이 글에서 도구를 "결정적인 시스템과 비결정적인 에이전트 사이의 계약을 담은 새로운 종류의 소프트웨어"라고 부른다. 결정적(deterministic)이라는 말은 같은 입력을 주면 언제나 같은 출력이 나온다는 뜻이다. 비결정적(non-deterministic)이라는 말은 같은 조건에서도 응답이 달라질 수 있다는 뜻이다. 여기서 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)이 도구를 호출해 과제를 푸..

Anthropic은 2024년 12월 19일 Building effective agents를 냈다. 글쓴이는 Erik S.와 Barry Zhang이다. 이 글은 워크플로와 에이전트의 구분, 워크플로 다섯 패턴, 에이전트를 쓸 때와 도구 설계 지침을 원문을 따라 정리했다.원문은 앞머리에서 지난 1년 동안 여러 산업에 걸쳐 수십 개 팀이 대규모 언어 모델(LLM, large language model) 에이전트를 만드는 일을 함께했다고 밝힌다. 가장 성공적인 구현은 복잡한 프레임워크나 특수한 라이브러리가 아니라 단순하고 조합 가능한 패턴을 썼다고 한다. 페이지에는 2024년 12월 이후 글에 적힌 도구 환경의 상당 부분이 바뀌었다는 안내가 붙어 있고, 현재의 접근은 Claude Managed Agents 글..

Anthropic은 2025년 9월 29일 Effective context engineering for AI agents를 냈다. 에이전트를 만들 때 컨텍스트 창에 무엇을 넣고 무엇을 뺄지에 대한 글이다. 정의와 지침, 긴 작업을 위한 기법을 원문을 따라 정리했다.들어가며: 무엇을 컨텍스트 엔지니어링이라 부르나문서는 컨텍스트 엔지니어링을 "LLM이 추론하는 동안 최적의 토큰(정보) 집합을 고르고 유지하는 전략"이라고 정의한다. Anthropic은 이것을 프롬프트 엔지니어링이 자연스럽게 나아간 다음 단계로 본다. 지시문을 잘 쓰는 데서 여러 턴에 걸친 컨텍스트 상태 전체를 관리하는 쪽으로 넓어졌다는 것이다.왜 관리가 필요한지도 설명한다. 트랜스포머에서는 모든 토큰이 다른 모든 토큰을 참조하므로 토큰 n개면..

MCP(Model Context Protocol)는 LLM 애플리케이션을 외부 데이터와 도구에 잇는 공개 프로토콜이다. 2024년 11월 Anthropic이 공개한 뒤 개정을 거듭해, 현재판은 2026-07-28 개정판이다. 공식 명세를 기준으로 구조와 바뀐 점을 정리했다.들어가며: 명세가 말하는 MCP명세는 MCP를 애플리케이션이 언어 모델에 맥락을 건네고, AI 시스템에 도구와 기능을 내보이고, 조합 가능한 통합을 만드는 표준 방법이라고 소개한다. 여러 개발 도구에 프로그래밍 언어 지원을 붙이는 방식을 표준화한 Language Server Protocol(LSP)에서 영감을 받았다고 밝힌다.메시지는 JSON-RPC 2.0(JSON으로 메서드 호출과 응답을 주고받는 규약) 형식이고 세 역할이 있다.호스..