온라인에서 볼 수 있는 대부분의 AI 에이전트는 실제 운영에 도달하지 못하는 단순한 데모에 불과하며, 이는 해결되지 않은 중요한 엔지니어링 문제 때문입니다. 진정한 어려움은 AI 모델을 호출하는 데 있는 것이 아니라, 유해한 에이전트의 행동을 방지하는 데 있습니다. AI 에이전트를 출시하려면 채팅 인터페이스 이상의 것이 필요합니다. 견고한 품질 게이트, 인간 승인 프로세스, 모델 공급업체 유연성이 요구됩니다. 저자는 이러한 문제를 해결하기 위해 소규모 오픈 소스 하네스를 개발했습니다.품질 게이트는 실행 전에 에이전트 출력이 미리 정의된 표준을 충족하는지 확인합니다. 승인 게이트는 금융 거래와 같은 중요한 작업을 승인하여 무단 변경을 방지하는 데 중요합니다. 모델에 구애받지 않는 설계는 AI 공급업체 간의 쉬운 전환을 허용하여 공급업체 종속을 피하고 비용을 관리합니다. 비즈니스 워크플로우는 더 나은 제어를 위해 개방형 채팅 루프가 아닌 명시적인 상태 기계로 모델링되어야 합니다.하네스는 이러한 구성 요소를 통합하여 최소한의 코드로 운영 준비가 된 흐름을 시연합니다. 이 접근 방식은 안전성과 신뢰성을 우선시하여 기능 시스템과 단순한 데모를 구분합니다. 이러한 가드레일을 먼저 구축하는 것은 기업이 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 데 필수적입니다. 기업은 종종 통제력을 갖춘 자율성을 원하며, 이는 이 구조화된 접근 방식이 제공합니다. Microsoft에서의 경험을 가진 저자는 개발자를 돕기 위해 이 스캐폴딩을 제공합니다.