클라우드 에이전트 구축을 통해 얻은 교훈

클라우드 에이전트의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 개발자와 동일한 수준의 **완전한 개발 환경(Development Environment)**을 제공하는 것이다. 로컬 에이전트와 달리 클라우드에서는 VM 인프라, 종속성, 네트워크 액세스 등을 처음부터 재구성해야 하며, 환경이 불완전할 경우 모델의 성능이 미묘하게 저하되는 문제가 발생한다.

장기 실행되는 에이전트의 신뢰성을 확보하기 위해 Temporal을 도입하여 내구성 있는 실행(Durable Execution) 구조를 구축했다. 이를 통해 추론 제공업체의 장애나 노드 교체와 같은 중단 상황에서도 작업을 지속할 수 있으며, 현재 Cursor의 PR 중 40% 이상을 클라우드 에이전트가 처리하고 있다.

에이전트 루프, 머신 상태, 대화 상태를 각각 분리하여 관리하는 디커플링(Decoupling) 전략을 사용한다. 에이전트 루프를 VM이 아닌 Temporal에서 실행함으로써 포드(Pod)의 생명주기를 독립적으로 관리하고, 대화 상태는 별도의 저장 및 스트리밍 레이어를 통해 효율적으로 처리한다.

모델이 발전함에 따라 에이전트를 제어하는 **하네스(Harness)**의 역할도 변화하고 있다. 과거에는 하네스가 에이전트의 작업을 검증하고 강제하는 방식이었으나, 이제는 에이전트가 직접 도구를 제어하고 판단할 수 있도록 권한을 넘겨주는 방향으로 진화하고 있다.