작업 지시와 기준표를 받은 만드는 AI가 결과물을 만들고, 별도 대화창의 검수 AI가 기준표로 판정해 미달이면 다시 작업, 통과하면 사람이 확인하는 흐름도

AI 직원에게도 매뉴얼보다 하네스가 필요하다

· 작성: moonlang

한눈에 보기

  • 하네스는 AI가 일하는 작업 틀
  • 만드는 에이전트와 검사하는 에이전트를 분리
  • 긴 업무에는 분해·검증·반복을 넣기

AI에게 긴 업무를 맡길 때는 한 번의 지시보다 작업을 나누고, 결과를 따로 검사하고, 기준에 닿을 때까지 반복하는 하네스가 효과적입니다. 하네스는 AI를 감싸는 업무 흐름이며, 무엇을 만들지뿐 아니라 어떻게 실패를 발견할지도 정해 둡니다.

하네스는 프롬프트와 어떻게 다르나요?

프롬프트가 한 번의 요청과 기준을 전달한다면, 하네스는 그 요청을 실행하는 순서와 역할을 구성합니다. Claude 공식 개발자 블로그는 작업의 성격을 보고 Claude가 자기 하네스를 만드는 동적 워크플로를 설명합니다. 단순한 답변에는 필요 없지만, 여러 자료를 비교하거나 결과물을 여러 번 고쳐야 하는 일에는 작업 틀이 중요해집니다.

하네스가 필요한 이유는 세 가지 실패가 반복되기 때문입니다. AI가 실제 작업을 다 하지 않고 끝났다고 말하는 agentic laziness, 자기 결과물을 다른 안보다 좋게 보는 self-preferential bias, 긴 작업에서 처음 목표를 잃는 goal drift입니다. 이 문제는 과정 안에 검사 지점을 넣어야 찾기 쉽습니다.

어떤 패턴을 골라야 하나요?

원문에서 소개하는 패턴은 여섯 가지입니다. classify-and-act는 먼저 요청의 종류를 분류해 맞는 행동으로 보내고, fan-out-and-synthesize는 여러 에이전트에게 나눠 맡긴 뒤 결과를 합칩니다. adversarial verification은 만든 에이전트가 아니라 별도의 에이전트가 기준표와 결과물만 받아 검증하는 방식입니다.

generate-and-filter는 여러 결과를 만든 뒤 조건에 맞지 않는 것을 걸러냅니다. tournament는 후보를 서로 겨루게 해 더 나은 안을 고르고, loop until done은 일의 양을 모를 때 새 발견이나 오류가 더 없다는 멈춤 조건을 만족할 때까지 에이전트를 반복 실행합니다. 예를 들어 상담 문의를 분류하고, 답변 후보를 만든 뒤, 별도 검수 단계가 개인정보·정책·문체를 확인하게 할 수 있습니다.

학원 업무에는 어떻게 적용할까요?

워크북 제작은 자료 조사, 초안 작성, 문항 연결 검사, 최종 형식 점검으로 나눌 수 있습니다. 만든 에이전트가 “완료”라고 말하는 것과 별개로 검사 역할을 두어 누락·오탈자·페이지 넘침을 확인하게 하세요. 주간 리포트도 학생별 자료를 나눠 처리한 뒤 하나의 형식으로 합치고, 합치기 전에 누락 여부를 다시 검사할 수 있습니다.

하네스는 작업이 복잡할수록 유리하지만, 모든 요청에 붙이면 토큰과 시간이 늘어납니다. Claude Code에서는 Claude에게 워크플로를 만들어 달라고 하거나 트리거 단어 ‘ultracode’를 쓰면 워크플로를 만듭니다(원문).

오늘의 액션

긴 업무를 맡긴 대화창이 스스로 검수하지 않게 하세요. 결과물과 기준표만 다른 대화창(또는 다른 AI)에 넘겨 검수를 따로 맡기고, 미달 항목만 원래 작업 쪽에 돌려보냅니다.

긴 업무에 하네스를 붙일 때 확인할 것

  • 업무를 분류·실행·검수·반복 단계로 나누고 각 단계의 완료 조건을 적습니다.
  • 여러 자료나 후보가 필요하면 fan-out-and-synthesize로 나눠 처리한 뒤 합칩니다.
  • 결과를 만든 에이전트와 기준표로 검수하는 에이전트를 별도로 둡니다.
  • 초안은 여러 개 만들고(generate-and-filter), 중요한 선택은 후보끼리 비교합니다.
  • 검수에서 떨어진 결과는 검수 의견을 붙여 다시 만들게 하고, 사람이 넘겨받을 시점을 미리 적어 둡니다.
  • 토큰과 시간이 많이 드는 업무인지 확인한 뒤 하네스를 적용합니다.

자주 묻는 질문

하네스는 긴 프롬프트와 같은 것인가요?

아닙니다. 프롬프트는 기준을 설명하는 문장이고, 하네스는 여러 실행·검수·반복을 연결하는 작업 흐름입니다. 한 번의 답변으로 끝나는 업무에는 프롬프트만으로 충분할 수 있습니다.

만든 AI에게 다시 자기 결과를 검수하게 해도 되나요?

자기 결과를 선호하는 편향이 생길 수 있으므로 중요한 업무에서는 피하는 편이 좋습니다. 다른 대화창 또는 다른 AI에 기준표와 결과물만 주고 검수를 따로 맡기면 역할이 분리됩니다.

모든 학원 업무에 하네스를 써야 하나요?

아닙니다. 간단한 안내나 짧은 초안은 오히려 조정 비용이 더 클 수 있습니다. 오류의 영향이 크고 반복되는 업무부터 작은 흐름으로 시험하세요.

반복은 언제 멈추게 해야 하나요?

합격 기준을 만족하거나 정한 횟수에 도달하면 멈추고, 남은 문제를 사람에게 보고하게 하세요. 종료 조건이 없으면 개선 루프가 비용과 시간을 계속 사용할 수 있습니다.

출처

이 글은 claude.dev 원문을 학원 운영 관점에서 요약·해설한 글이며 번역이 아닙니다.