당신의 하네스, 당신의 메모리

에이전트 구축 방식이 단순한 RAG 체인에서 LangGraph를 거쳐 **에이전트 하네스(Agent Harness)**로 빠르게 진화하고 있다. Claude Code, Deep Agents, Letta Code 등이 대표적인 예시다.

모델이 발전하더라도 모델이 모든 스캐폴딩(scaffolding)을 흡수하지는 않을 것이다. 에이전트는 본질적으로 LLM이 도구 및 데이터와 상호작용하는 시스템이기에, 이를 조율할 하네스는 반드시 존재해야 한다.

하네스는 메모리와 분리될 수 없는 핵심 요소다. 메모리는 단순한 플러그인이 아니라, 컨텍스트를 관리하는 하네스의 핵심 기능이기 때문이다. 단기 메모리(대화 내용, 도구 호출 결과)와 장기 메모리(세션 간 메모리) 모두 하네스를 통해 관리된다.

따라서 폐쇄적인 API 기반의 하네스를 사용하면 에이전트의 메모리 제어권을 제3자에게 넘겨주는 결과를 초래하며, 이는 강력한 락인(lock-in) 현상을 만든다. 에이전트의 경험을 지속시키고 주도권을 유지하려면 하네스와 메모리가 오픈되어 있어야 한다.