HaaS: 에이전트 개발의 미래와 Claude Code SDK를 통한 하네스 커스터마이징

The Claude Code SDK and the Birth of HaaS (Harness as a Service) | vtrivedy

작성자
Ruby AI News
발행일
2025년 09월 23일

핵심 요약

  • 1 AI 개발의 핵심 패러다임이 LLM API에서 에이전트의 자율적 행동을 강화하는 HaaS(Harness as a Service)로 전환되고 있습니다.
  • 2 Claude Code SDK는 '배터리 포함' 방식으로 에이전트 구축 시간을 단축하고, 시스템 프롬프트, 도구, 컨텍스트 등을 통한 강력한 하네스 커스터마이징을 가능하게 합니다.
  • 3 에이전트 개발의 미래는 커스터마이징 가능한 하네스를 중심으로 하며, 궁극적으로는 오픈 하네스 생태계를 통해 개발자들이 도메인 특화된 에이전트를 확장하는 방향으로 나아갈 것입니다.

도입

AI 에이전트의 자율적 행동 요구가 증가함에 따라, AI 작업의 핵심 기본 요소가 LLM API에서 '하네스 API'(사용자 지정 가능한 런타임)로 전환되고 있습니다. 이를 'HaaS(Harness as a Service)'라고 부르며, 에이전트 하네스는 모델의 런타임 실행을 향상시키는 외부 기능 집합을 의미합니다. 기존 ChatGPT와 같은 LLM 제품은 자체 하네스 내에서 모델을 래핑하지만, 개발자는 종종 모델을 직접 래핑해야 했습니다. 그러나 Claude Code SDK와 같은 솔루션의 등장으로 이제는 기존 하네스를 프롬프트, 도구, 컨텍스트 등으로 쉽게 확장하여 맞춤형 에이전트 런타임을 신속하게 구축할 수 있게 되었습니다.

Claude Code SDK는 에이전트 개발 환경의 복잡성을 줄이고 빠른 반복을 가능하게 하는 ‘배터리 포함’ 방식을 제공하여, 팀이 에이전트 인프라 구축 대신 실제 문제 해결에 집중하도록 돕습니다. 이는 TTFF(Time to First Feedback)를 단축시켜 에이전트의 신속한 내부 및 외부 테스트를 지원합니다. Claude Code SDK는 Claude Code를 구동하는 에이전트 하네스를 기반으로 구축되어, 다음과 같은 프로덕션 준비 에이전트 구축에 필요한 모든 구성 요소를 제공합니다.

Claude Code SDK의 주요 기능

  • 컨텍스트 관리: 컨텍스트 부족을 방지하기 위한 자동 압축 및 컨텍스트 관리.

  • 풍부한 도구 생태계: 파일 작업, 코드 실행, 웹 검색 및 MCP 확장성.

  • 고급 권한: 에이전트 기능에 대한 세밀한 제어.

  • 생산 필수 요소: 내장된 오류 처리, 세션 관리 및 모니터링.

  • 최적화된 Claude 통합: 자동 프롬프트 캐싱 및 성능 최적화.

이러한 내장 기능은 개발 시간을 크게 단축시키며, 개발자의 역할은 하네스 커스터마이징에 집중하는 것입니다. 에이전트를 구축하는 접근 방식은 ‘하네스 커스터마이징’을 통해 이루어지며, 이는 다음 네 가지 주요 입력 요소를 조정하는 것을 포함합니다.

하네스 커스터마이징 요소

  1. System Prompt (시스템 프롬프트):
    • 에이전트의 목표, 페르소나, 환경, 사용 가능한 도구, 지침, 형식 규칙, 사용자 상호작용 방식 등을 정의하는 핵심 요소입니다.
    • 프롬프트 엔지니어링은 모델 행동을 유도하는 데 여전히 중요하며, 여기에 시간을 투자하는 것이 가장 높은 비용-효율성을 제공합니다.
    • Claude Code는 appendSystemPromptcustom_system_prompt를 통해 기존 프롬프트에 추가하거나 완전히 재작성할 수 있는 유연성을 제공합니다.
  2. Tools/MCP (도구/MCP):
    • 웹 검색, 파일 읽기/쓰기 등 내장 도구 외에 이미지 편집 API, Slack 통합 등 특정 사용 사례에 맞는 사용자 지정 도구를 정의해야 합니다.
    • Smithery와 같은 플랫폼에서 MCP(Multi-Component Package) 형태로 제공되는 기존 도구 세트를 활용하여 처음부터 구축하는 노력을 줄일 수 있습니다.
    • 도구 설계 시, 에이전트가 목표 달성에 필요한 도구인지, 사용 시점이 명확한지, 오류 발생 가능성을 줄이기 위해 여러 도구를 더 원자적인 결과로 결합할 수 있는지 고려해야 합니다.
  3. Context (컨텍스트):
    • 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 코드 문서, 스니펫, 사용자 개인화 정보 등을 컨텍스트로 제공합니다.
    • 중요한 컨텍스트는 시스템 프롬프트에, 기타 유용한 컨텍스트는 마크다운 파일에 저장하고 에이전트에게 사용법을 지시하는 것이 좋습니다.
  4. Subagents (서브에이전트):
    • 초기 버전에서는 단일 에이전트 스레드에서 테스트하는 것이 좋지만, 전문화(Specialization) 및 병렬화(Parallelization)를 위해 서브에이전트가 유용할 수 있습니다.
    • .claude/agents/{subagent_name}.md 파일에 YAML 형식으로 정의됩니다.

궁극적으로, HaaS는 빌더가 맞춤형 하네스를 만들고 사용자가 이를 활용하여 제품을 개선하거나 새로운 제품으로 사용하는 미래를 지향합니다. 이는 에이전트 인프라를 상품화하고, 개발자의 노력을 프롬프트, 도구, 도메인에 특화된 컨텍스트에 집중하게 할 것입니다.

결론

AI 에이전트 개발의 미래는 LLM API를 넘어 HaaS(Harness as a Service) 시대로 빠르게 전환되고 있습니다. Claude Code SDK는 이러한 변화의 선두에 서서, '배터리 포함' 방식과 강력한 커스터마이징 옵션을 통해 개발자가 복잡한 인프라 구축 대신 핵심적인 문제 해결과 에이전트 행동 최적화에 집중할 수 있도록 지원합니다. 시스템 프롬프트, 도구, 컨텍스트, 서브에이전트의 세심한 커스터마이징은 성공적인 에이전트 구축의 핵심이며, 앞으로는 오픈 하네스 생태계를 통해 더욱 확장 가능하고 유연한 에이전트 개발이 가능해질 것입니다. 이는 개발자들이 사용자 피드백과 도메인 지식에 기반한 고도화된 AI 경험을 제공하는 데 집중할 수 있는 기회를 열어줄 것입니다.

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