펫프렌즈 물류 개발팀, Slack 봇 '창식'에 하네스 엔지니어링 도입
by DD
1개월 전
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펫프렌즈 물류 개발팀은 Slack 봇 '창식'에 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)을 적용하여, 장기·복잡한 작업의 정확성을 높임
지식 베이스(Knowledge Base), 규칙 인덱스(Rule Index), 교정 로그(Correction Log)를 활용하여 봇의 운영 품질을 개선하고, 컨텍스트 품질(Context Quality)을 향상시킴
MCP 채널(MCP Channel)을 통해 Slack과 Claude Code를 연결하는 아키텍처를 구축하고, CLI와 SDK 두 가지 실행 모드를 지원하며, 3계층 메모리 구조를 활용
하네스 엔지니어링(Harness Engineering)의 핵심 원리
본문에서는 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)을 AI 에이전트의 안정적인 운영을 위한 환경, 컨텍스트, 피드백 루프 설계로 정의한다. 에이전트 루프 설계보다 컨텍스트 품질(Context Quality)이 중요하며, 공유 컨텍스트(Single Source of Truth)를 통해 모든 봇이 동일한 지식 베이스(Knowledge Base)에서 출발하도록 설계했다.
공유 컨텍스트(Single Source of Truth): 모든 봇이 동일한 규칙과 안전 지침을 공유하며, 수정 시 즉시 반영
규칙 경량화(Progressive Disclosure): CLAUDE.md는 인덱스 역할만 수행하고, 세부 내용은 필요 시 로드하여 컨텍스트 소비 최소화
점진적 정제(Permanent Correction): 실수 발생 시 교정 로그(Correction Log)에 기록하고, 다음 작업부터 자동 적용
