AI 요약
Cursor 팀이 수백 개의 Agent로 수 주간 실험하여 120만 줄 Windows 7 시뮬레이터와 100만 줄 브라우저를 생성했고, OpenAI도 Agent Loop로 5개월간 100만 줄 코드를 작성했다. 저자는 AutoForge 프레임워크를 만들어 무감독 AI 개발을 검증한 결과, 모델 능력이 아닌 환경 설계(harness)가 진짜 병목임을 발견했다. Agent는 시간이 지나면 수렴(주의력 축소) 또는 발산(주의력 분산)하는 두 가지 실패 모드를 보였다. OpenAI의 harness engineering과 Martin Fowler의 프레임워크를 참고해 삼각색 파이프라인(Analyst-Builder-Reviewer) 등 구조적 제약을 추가하며 해결책을 모색했다.
핵심 포인트
- Cursor: 1,000개 파일·100만 줄 브라우저, 14,600 커밋·120만 줄 Windows 7 시뮬레이터 생성
- OpenAI: 3~7인 팀이 Codex Agent Loop로 5개월간 1,500 PR·100만 줄 코드 생산
- AutoForge 실험에서 '수렴(주의력 붕괴)'과 '발산(주의력 분산)' 두 실패 모드 확인
- 해결책은 harness engineering: Guides(전처리 제어) + Sensors(피드백 제어), 삼각색 파이프라인 도입
향후 전망
- Agent 오케스트레이션에서 계층적 구조(Planner-Worker)와 권한 격리가 표준화될 전망
- Harness Engineering이 Prompt/Context Engineering을 포괄하는 상위 학문으로 자리매김 가능성
출처:juejin