AI 인공지능 에이전트, 오래 실행되는 프로젝트의 비밀: 효율적 하네스 설계법
AI와 인공지능 에이전트가 점점 똑똑해지면서, 우리는 이제 “몇 시간~며칠씩” 이어지는 장기 프로젝트를 AI에게 맡길 수 있게 되었습니다. 하지만 단순히 똑똑하다고 오래 일하는 게 쉬운 건 아니죠. AI가 진짜로 “지치지 않고, 실수도 줄이고, 팀처럼 일하게” 하려면 어떤 비밀 도구와 전략이 필요할까요?
오늘은 장시간 실행되는 AI 에이전트의 핵심 과제와, 이를 해결하는 하네스(harness, 관리 구조) 설계법을 알기 쉽게 공개합니다. 실제 연구·현업에서 쓰이는 최신 기법을 바탕으로, 앞으로 여러분의 프로젝트에 AI를 더 활용할 수 있는 실질적 방법까지 소개할게요.
장시간 실행 AI 에이전트의 최대 난관: 메모리와 컨텍스트 레이스
먼저 ‘장기 에이전트’가 겪는 가장 큰 장애물을 짚어봅시다.
대부분의 AI 모델은 “컨텍스트 윈도우”라는 메모리 한계가 있습니다. 한 번에 다 기억할 수 없으니, 세션이 끊길 때마다 마치 ‘새 직원이 출근해서, 앞 사람이 뭘 했는지 모르는 상태’가 반복되는 셈이죠.
이런 문제를 그대로 두면,
전에 했던 작업을 다시 추측하느라 비효율 증가
이미 완성된 기능을 재구현하거나, 반대로 덜 된 기능을 완성된 걸로 착각
중간에 버그나 오류가 생겨도 다음 세션에서 감지 못함
결국 “예측 불가능한 진행, 불완전한 결과물, 관리 혼란”이 생깁니다.
두 가지 핵심 에이전트: 초기화와 코딩, 역할 분리로 해결
이제 해법을 살펴볼 차례입니다. 최신 연구와 실전 사례에서는 ‘역할 분리’에 집중합니다.
초기화 에이전트(Initializer Agent)
첫 시작에서, 사용자가 원하는 기능 요구사항을 꼼꼼하게 리스트로 정리하고, 환경을 깔끔하게 셋업합니다. 예를 들어, git 저장소를 만들고, 진행 로그 파일과init.sh같은 환경설정 스크립트도 자동으로 생성하죠.코딩 에이전트(Coding Agent)
다음부터 각 세션에서 점진적으로 한 가지씩 기능을 개발합니다. 반드시 “진행 상태를 남기고, 코드를 정리해서 다음 에이전트가 한눈에 상황을 파악할 수 있도록” 관리합니다.
이렇게 역할을 분리하고, “진행 기록과 작업 환경 파일, 기능 리스트 파일”을 유지하면, 세션 간에 끊김이 들어가도 에이전트가 다시 빠르게 상황을 파악하고 이어서 작업할 수 있습니다.
기록과 증적: git과 진척 파일로 ‘사람처럼’ 관리하기
인공지능이 무한히 기억하지 못하니, “작업과 진척 기록”이 아주 중요합니다.
보통 사람 개발자들은 커밋 메시지와 진행 노트로 서로 상황을 공유하듯, AI에게도 비슷한 방식을 적용합니다.
git 기록: 각 코딩 에이전트가 변경 사항을 커밋하고, 과거 기록을 읽어서 오류 발생시 되돌릴 수 있게 합니다.
진척 로그(txt/json): 어떤 기능이 완료됐고, 어떤 기능이 아직 ‘미완성’ 상태인지 명확히 표시합니다.
init.sh 같은 환경 스크립트: 서버나 개발 환경을 한 번에 켤 수 있어, 실수로 환경이 꼬이는 사고를 예방합니다.
이는 마치 프로젝트 팀이 “이력 관리 + 현재 상태 공유 + 빠른 환경 복구” 세 가지를 동시에 챙기는 효과와 같습니다.
테스트 자동화: 브라우저 도구로 완전 검증 도입
코딩만 잘 되어선 부족합니다. 실제로 AI 에이전트들이 코드를 작성하고 나면,
“테스트를 충분히 안 하고, 그냥 결과가 맞는 것처럼 넘어가는” 문제,
또는 단위 테스트만 돌리고, 전체 기능을 직접 확인하지 않는 상황
이런 일이 빈번하게 발생합니다.
이를 해결하려면, 브라우저 자동화 툴(Puppeteer 등)을 활용해 엔드 투 엔드 테스트(실사용자처럼 시나리오 검증)를 반드시 요구하면 성능이 달라집니다. Claude 등 최신 모델은 명시적으로 이런 도구를 써서 ‘입력→실행→결과까지’ 실제로 체크한 후, 기록을 남깁니다.
이미지 출처: anthropic
테스트 자동화와 기록 관리는, “AI가 세션마다 작업 상태를 확실하게 물려받고, 바로 다음 기능에 집중할 수 있게” 만듭니다.
병렬 에이전트와 컨텍스트 관리의 진화
프로젝트가 더 커지면, 병렬 에이전트가 필요해집니다. Claude Code나 Cursor 같은 도구는 git의 ‘worktree’ 기능을 활용해서, 여러 에이전트가 각각 “독립된 작업 브랜치”에서 동시에 여러 기능을 개발할 수 있습니다.
각 worktree마다 별도 디렉토리를 두면, 서로 충돌 없이 병렬로 작업 진행이 가능하고, 완료 후 통합 및 검증도 쉬워집니다.
또한 프로젝트 전체의 메모리와 작업 컨텍스트를 효율적으로 관리하는 ‘Acontext’ 같은 메모리 허브를 도입하면, 세션 간 정보 누락이나 반복 실수가 크게 줄어듭니다. 작업 대화, 파일, 스킬(SOP), 진행 상태까지 모두 기록·시각화해주니, AI의 장기 학습도 한층 현실화되죠.
보안과 통제: 에이전트의 ‘권한’과 ‘자율성’ 설계
장기간 실행되는 에이전트는 의도치 않은 권한 오남용이나 “독자적 판단”으로 인한 위험도 내포합니다. AWS 등에서는
‘Agency(가능한 행동 범위)’와 ‘Autonomy(독립적 판단 정도)’를 명확히 설계해
각 에이전트가 준수해야 할 경계와 감독 체계를 두는 것이 핵심이라 강조합니다.
이런 보안 프레임워크를 구축하면, AI가 데이터나 시스템에 과도하게 접근하는 일을 미리 방지할 수 있습니다.
실전 적용 팁: 장기 AI 에이전트, 어떻게 시작할까?
마지막으로, 여러분이 실제로 장기 AI 에이전트를 활용할 때 쓸 수 있는 실용 조언을 정리합니다.
역할 분리: 프로젝트 시작 시, 초기화/코딩/테스트 에이전트를 구분해 프롬프트를 명확히 작성하세요.
진행 기록물 유지: git 커밋, 진행 로그(txt/json), 환경 스크립트 등 세션 간 공유 파일을 만들어 두세요.
테스트 자동화 습관화: 엔드 투 엔드 테스트 도구를 반드시 사용해 코드가 실제로 작동하는지 확인하세요.
병렬 작업 구조 설계: 여러 에이전트가 동시에 일할 때 worktree나 별도 컨텍스트 관리 도구(Acontext)를 활용하세요.
보안 통제: 에이전트의 행동 범위와 자율성을 반드시 문서화하고 제한하세요.
앞으로 이 방식은 소프트웨어 개발을 넘어, 금융 분석·과학 연구·교육·헬스케어 등 다양한 분야에 점점 확대될 것입니다. 지금부터 준비하면 여러분의 장기 프로젝트 생산성이 AI와 함께 “다음 단계”로 진화할 수 있겠죠!
참고
[1] Effective harnesses for long-running agents - Anthropic
[2] Claude by Anthropic - Models in Amazon Bedrock - AWS
[3] Acontext: The Ultimate AI Agent Memory Hub for Self-Learning Systems - Efficient Coder
[4] Coding with Parallel Agents and Git worktrees - Dev Shorts
[5] The Agentic AI Security Scoping Matrix: A framework for securing autonomous AI systems - AWS Security Blog
[6] Claude Code: What It Is, How It's Different, and Why Non-Technical People Should Use It - Product Talk