AI 에이전트의 성패는 더 똑똑한 모델 하나로 결정되지 않습니다. 같은 모델도 어떤 컨텍스트를 받고, 어떤 도구를 사용할 수 있으며, 어떤 권한과 검증 루프 안에서 실행되는지에 따라 전혀 다른 결과를 냅니다. 데모에서는 멋진 답변이 중요하지만, 운영에서는 반복 가능성, 추적 가능성, 복구 가능성이 더 중요합니다.
이 책은 그 실행 구조를 하네스라는 관점으로 설명합니다. 프롬프트, 입출력 계약, 컨텍스트 관리, 저장소 위생, 도구 권한, 실패 복구, 평가, 관측 가능성, 다중 에이전트 오케스트레이션까지 AI 에이전트를 실제 업무에 맡기기 위해 필요한 구성요소를 하나의 지도처럼 연결합니다.
독자는 이 책을 통해 "AI에게 잘 말하는 법"을 넘어 "AI가 안전하게 일할 수 있는 환경을 설계하는 법"을 배우게 됩니다. 모델을 맹신하지 않으면서도 모델의 능력을 실제 제품과 팀 운영에 연결하고 싶은 개발자, 플랫폼 엔지니어, 기술 리더에게 실무적인 기준과 설계 언어를 제공합니다.
