코드가 AI 에이전트의 실제 두뇌인 이유
Meta, Stanford, UIUC의 공동 논문이 코드를 에이전트의 인지 계층으로 정의하며, 그를 감싸는 'harness' 인프라가 시스템의 능력과 안전성을 결정한다고 주장합니다.
메타, 스탠포드, UIUC의 새로운 리뷰 논문은 코드가 모델과 환경 간의 다리 역할을 하는 자연어를 대체하여 AI 에이전트 인지도의 주요 메커니즘으로 작용한다고 주장한다. 저자들은 '하네스'—도구, 샌드박스 및 실행 루프의 인프라—가 에이전트가 장기간에 걸쳐 작업을 계획, 실행 및 확인할 수 있도록 하는 중요한 구성 요소로 식별한다. 이 프레임워크는 에이전트 시스템을 개별 코드 추론, 프로그램-오브-토츠와 같은 신뢰성 인프라, 및 공유 코드베이스가 작업 공간으로 작용하는 다중 에이전트 협업의 세 가지 수준으로 분류한다. 앤트로픽의 Claude Code 및 OpenAI의 Codex와 같은 상업 시스템은 이미 이 구조를 활용하여 복잡한 워크플로를 자동화하고 있다. 이 논문은 에이전트가 자체 생성 코드에 더 많이 의존함에 따라 표준 소프트웨어 테스트가 출현하는 위험을 모호하게 할 수 있으므로 투명한 평가 방법이 필수적이라고 결론지었다.