AI Agent 핵심 용어 정리

AI Agent 분야의 급격한 발전으로 인해 용어의 정의가 모호해지는 현상을 해결하기 위해 Model, Scaffolding, Harness, Agent의 개념을 구분하여 설명한다.

Model은 LLM 자체를 의미한다. 텍스트 입출력 기능만 수행할 뿐, 자체적인 메모리나 루프를 가지지 않는다.

Scaffolding은 모델 주변의 행동 정의 레이어다. 시스템 프롬프트, 도구 설명, 컨텍스트 관리(메모리) 등을 포함하며, 모델이 세상을 어떻게 인식하고 행동할지를 결정한다.

Harness는 에이전트 내부의 실행 레이어다. 모델을 호출하고 도구 실행을 처리하며, 에이전트의 동작을 중단할 시점을 결정한다. 에러 처리, 가드레일 설계 등을 다루는 Harness Engineering은 모델의 추론 및 학습 단계 모두에서 중요한 설계 영역이다.

Agent는 모델에 Scaffolding과 Harness가 결합된 형태다. 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 루프를 통해 정보를 수집하고 의사결정을 내리며 실제 행동으로 이어지는 시스템을 의미한다.