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2026년 AI의 핵심 변화는 더 좋은 프롬프트를 쓰는 것이 아니라, 지속되는 맥락·도구·메모리를 갖춘 작업 환경을 AI 주변에 구축하는 방향으로 이동했다는 주장입니다.

LLM 에이전트의 성능 병목은 모델 자체보다 모델을 둘러싼 오케스트레이션, 도구, 메모리, 컨텍스트 관리, 검증 루프를 포함한 ‘agent harness’ 설계에 크게 좌우된다.

이 영상은 클로드 코드 유출 사례를 통해, AI 활용 실력의 본질이 좋은 문장을 쓰는 능력보다 검증, 순서, 비용, 경계까지 포함해 작업 맥락을 정밀하게 설계하는 능력에 있음을 강조한다.

하네스 엔지니어링은 에이전트의 능력을 키우는 기술이라기보다, 초보자도 일정한 품질로 결과를 얻도록 도구·역할·참조 범위를 미리 정리해 에이전트의 행동을 안정적으로 통제하는 작업으로 설명된다.

토큰 비용을 감당하지 못한 채 에이전트와 권한을 계속 늘리면 자동화의 생산성보다 운영비와 복잡도가 먼저 폭발한다. 이 시스템의 진짜 병목은 모델 출력 품질이 아니라 입력 컨텍스트 비용과 프로젝트별 컨텍스트 분리 설계다.

Claude Code 활용의 승부처는 강한 프롬프트 한 번이 아니라 문서·훅·검증·에이전트로 AI를 통제 가능한 시스템 안에 넣는 데 있다. 비킷의 진짜 가치도 생성 편의성보다 상용 개발과 팀 운영에 필요한 재현성·감사 가능성·운영 통제 레이어에 있다.

컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 작성을 넘어 매 LLM 호출의 정보·기억·도구·형식을 선별하고 관리해, 긴 컨텍스트와 누적 오류로 인한 에이전트 성능 저하를 줄이는 운영 체계다.

OpenAI는 70k 데이터셋과 600PB 규모의 내부 데이터 환경에서 직원들이 자연어로 빠르고 정확한 분석을 수행하도록, 권한·맥락·워크플로에 맞춘 내부 전용 AI 데이터 에이전트를 구축했다.