항해일지 · 위클리 브리핑

루프는 AI가 한 번 답하고 끝나는 구조가 아닙니다. 목표를 받은 뒤 계획을 세우고 도구를 실행하고 실행 결과를 관찰하고 그 결과를 바탕으로 다음 행동을 정하는 반복 구조입니다.

예를 들어 '앱을 만들어줘'라는 요청은 한 번의 답변으로 끝날 수 없습니다. 파일을 만들고 실행해 보고 에러를 보고 코드를 고치고 다시 실행하는 과정이 필요합니다. 이 반복이 루프입니다.

프롬프트는 출발점입니다. 하지만 실제 일은 출발한 뒤에 생깁니다. 요구사항이 모호하거나, 실행 결과가 실패하거나, 중간에 더 나은 방법이 보일 때 AI가 다시 판단할 수 있어야 합니다.

그래서 AI 에이전트 개발은 좋은 문장 하나를 찾는 일이 아니라, AI가 계속 보고 배울 수 있는 작업 환경을 만드는 일에 가까워집니다.

루프에는 반드시 멈춤 조건이 있어야 합니다. 테스트가 모두 통과했다, 에러가 없다, 요구사항 체크리스트를 만족했다처럼 객관적인 조건을 둘 수 있습니다.

또 하나는 AI가 결과물을 스스로 평가해 완료 여부를 판단하는 방식입니다. 실무에서는 둘을 함께 쓰는 편이 안전합니다. 예를 들어 '테스트가 통과하고 Claude가 요구사항을 만족한다고 판단할 때까지 반복한다'처럼 설계할 수 있습니다.

원문은 에이전트를 특별한 마법으로 보지 않습니다. 에이전트는 더 많은 자율성과 도구를 가진 루프입니다.

낮은 단계에서는 정해진 순서대로 LLM을 여러 번 호출합니다. 다음 단계에서는 Claude가 정해진 경로 중 하나를 고르고 도구도 직접 선택합니다. 가장 높은 단계에서는 절차와 도구, 완료 기준까지 AI가 스스로 정합니다.

처음부터 완전 자율 에이전트를 만들 필요는 없습니다. 먼저 성공 기준이 분명한 작은 문제를 고르고 필요한 도구만 주고 결과를 관찰하면서 루프를 다듬는 편이 좋습니다.

관찰 가능성도 중요합니다. 에이전트가 지금 무엇을 했는지, 왜 다시 시도하는지, 어디서 실패했는지 사람이 볼 수 있어야 다음 개선이 가능합니다.

AI Agent Guild에서 말하는 하네스는 이 루프를 팀과 서비스 단위로 묶는 방식입니다. 에이전트에게 역할을 주고 필요한 도구를 연결하고 기록표를 남기고 검수 기준과 멈춤 조건을 정합니다.

좋은 하네스는 AI가 한 번 멋진 답을 내는 것을 목표로 하지 않습니다. 같은 일을 내일도, 다음 주에도, 다른 길드원도 반복할 수 있게 만드는 것을 목표로 합니다.