프로젝트 소개

이 저장소는 AI 에이전트를 위한 '하네스 엔지니어링(harness engineering)', 즉 훈련된 모델 주변의 운영 환경을 구축하는 학문을 가르치는 교육용 저장소입니다. 핵심 명제는 행위성(지각, 추론, 행동)이 외부 코드 오케스트레이션이 아니라 모델 훈련에서 나온다는 것이며, 에이전트 제품은 모델 + 하네스라는 관점입니다. README는 진정한 에이전트와 프롬프트 체이닝 워크플로 빌더를 구분하고, 절차적 글루 코드를 쌓아 지능을 엔지니어링할 수 없다고 주장합니다. 이 과정은 17개의 점진적 레슨(s01–s17)으로 구성되며, 각 레슨은 하나의 하네스 메커니즘을 분리해 독립 실행 가능한 Python 구현(code.py), 영어/중국어/일본어 README, SVG 다이어그램을 제공합니다. 레슨 내용은 다음과 같습니다: - s01 에이전트 루프 (하나의 루프 + bash) - s02 도구 사용 디스패치 - s03 권한 시스템 - s04 루프 주변의 훅 - s05 TodoWrite 계획 - s06 서브에이전트 컨텍스트 격리 - s07 요청 시 스킬 로딩 - s08 컨텍스트 압축 - s09 메모리 하위 시스템 (선택, 추출, 통합) - s10 파일 기반 작업 시스템 - s11 백그라운드 작업 - s12 Cron 스케줄링 - s13 원자적 작업 클레임과 작업 바인딩 워크트리를 갖춘 에이전트 팀 - s14 MCP 플러그인 도구 통합 - s15 하나의 루프 주변에 모든 메커니즘을 재연결한 통합 하네스 - s16 재개 가능한 저널을 갖춘 워크플로 런타임 - s17 독립적 중지 평가를 갖춘 목표 루프 구현은 일반적인 LLM 에이전트 루프를 따릅니다: 메시지 입력, 응답 출력, tool_use 블록 실행, 결과 추가, 루프 반복. 각 챕터는 이 일정한 루프 주변에 정확히 하나의 메커니즘을 추가합니다. Claude Code는 도구, 지식 로딩, 컨텍스트 관리, 권한 경계를 제공하면서 경직된 워크플로를 강요하지 않기 때문에 잘 설계된 하네스의 모델로 언급됩니다. 저장소는 또한 마이그레이션 중 docs/ 및 agents/ 아래에 레거시 12레슨 트랙을 보존하며, 현재 챕터로의 매핑 테이블을 제공합니다. 빠른 시작: 클론, pip install requirements, .env에 ANTHROPIC_API_KEY 구성, 그런 다음 python s01_agent_loop/code.py와 같이 챕터 코드를 실행합니다. 웹 앱 버전은 web/ 아래에 포함되어 있습니다. 언급된 동반 프로젝트로는 Kode Agent CLI와 Kode Agent SDK, 그리고 상시 가동 어시스턴트 하네스에 관한 자매 튜토리얼(OpenClaw)이 있습니다.