Agent에게 초대 페이지를 맡기려는데, 화면이 먼저 Agent를 고르라고 하고, 또 모델도 고르라고 해요. 방금까지 산책 약속 하나 잡으려던 것뿐인데, 어쩐지 컴퓨터 부품을 맞추는 기분이죠?
서두르지 않아도 돼요. 여기 있는 두 가지 선택은 각각 “어떤 능력으로 작업을 이해할지”와 “어떻게 작업을 실행해 나갈지”에 관한 거예요. 초대 페이지 하나를 만드는 과정을 나눠 보면 금방 이해돼요.
모델은 이해하고 만들어 내요
모델은 주어진 정보를 처리해서, 다음에 나올 내용이나 행동 제안을 만들어 내요.
“평소에 운동을 안 하는 사람도 올 수 있는 행사예요”라고 하면, 모델은 그에 맞춰 문구를 고쳐서 초대장이 도전장처럼 보이지 않게 할 수 있어요. “시간이 눈에 띄어야 해요”라고 하면, 그에 맞는 페이지 코드도 만들어 낼 수 있어요.
GPT와 Claude의 구체적인 버전 이름이 바로 모델 이름이에요. 모델마다 능력, 속도, 사용 비용이 다를 수 있고, 받을 수 있는 입력도 다를 수 있어요.
하지만 모델이 “이 파일을 고치자”고 제안해도, 그 일을 실제로 실행해 줄 소프트웨어가 있어야 해요. 파일이 어디 있는지, 지금 쓸 수 있는 도구가 무엇인지, 어떤 동작은 여러분에게 물어봐야 하는지, 누군가는 정리해 줘야 하죠.
Harness가 한 번의 작업을 꾸려 나가요
Agent Harness는 모델을 둘러싼 실행 소프트웨어라고 생각하면 돼요. 영어 단어라 좀 낯설 수 있으니, 우선 하는 일만 기억해 두세요.
Harness는 여러분의 요청과 관련 파일을 모델에게 건네고, 쓸 수 있는 도구를 설명해 주고, 도구 실행과 권한을 처리하고, 결과를 다시 돌려보내 작업이 이어지게 해요. 대화가 길어지면 컨텍스트를 어떻게 정리할지도 Harness가 맡을 수 있어요.
이렇게 말한다고 상상해 보세요. “모이는 시간을 3시에서 4시로 바꿔 주세요.” 모델은 먼저 관련 내용을 봐야 하고, 수정은 올바른 파일에 반영돼야 하고, 고친 결과도 다시 전달돼야 해요. Harness가 바로 이 과정을 꾸려요.
그래서 같은 모델이라도 어떤 Harness와 환경에 두느냐에 따라 쓰는 느낌이 달라질 수 있어요. 볼 수 있는 자료, 도구, 실행 방식이 바뀌면 결과도 달라질 수 있죠. 그렇다고 어떤 Harness든 모든 모델을 똑같이 강하게 만들어 준다는 뜻은 아니에요.
도구는 실제로 동작하는 부분이에요
도구는 파일을 읽고, 수정 내용을 쓰고, 검사를 돌릴 수 있어요. 모델이 동작을 제안하면 Harness가 정해진 규칙에 따라 도구를 실행하고, 도구는 결과를 돌려줘요.
초대 페이지로 보면 이래요. 읽기 도구가 예전 시간을 보고, 편집 도구가 새 시간을 써 넣고, 검사 도구가 내용이 요구 사항에 맞는지 확인해요. 이런 동작은 파일이 있고 프로그램을 실행할 수 있는 어딘가에서 일어나야 해요. 그게 뒤에서 다룰 Workspace예요.
이렇게 나누는 건 이해를 돕기 위해서예요. 제품마다 이 부분들을 서로 다른 입구에 묶어 놓아요. Agent를 쓰려고 각 층을 하나하나 직접 조립할 필요는 없어요.
자리 몇 개만 기억하면 돼요
Agent는 이런 능력들이 목표를 향해 함께 돌아갈 때, 여러분이 같이 일하는 그 실행자예요. 모델과 전혀 상관없는 “더 큰 모델”이 아니에요.
고를 때는 눈앞의 일부터
처음 웹페이지를 만든다면 먼저 지금 쓸 수 있는 Agent를 하나 고르고, 화면에 나오는 호환 모델 중에서 고르세요. 모든 Harness가 모든 모델을 지원하는 건 아니고, 사용 한도도 따로 갖춰져 있어야 해요.
결과가 마음에 들지 않으면 먼저 구체적인 문제를 보세요. 행사 자료를 못 읽었다면 모델을 바꾸는 것보다 자료를 보태는 게 더 효과적일 수 있어요. 필요한 도구를 쓸 수 없다면 환경을 확인해야 하고요. 요청을 잘못 알아들었다면 먼저 더 구체적으로 말해 보세요.
Harness의 기술적인 내용은 OpenAI의 공식 설명에서 도구 실행, 설정, 이어지는 대화를 어떻게 꾸리는지 소개해요. 처음 읽는 거라면 여기까지 와서 위의 네 자리를 구분할 수 있으면 충분해요.