AI 작업자 하네스

AI 작업자 하네스

AI는 두 프로젝트 모두에서 사용됐다. AI가 만드는 우회는 사람이 만드는 것과 패턴이 달랐다.

왜 별도 계층인가

Atlas와 Glif 각각에 이미 하네스가 있다. 그런데 AI 하네스를 왜 따로 분리했는가.

이유는 하나다. AI가 만드는 우회의 원인이 다르다.

사람이 우회를 만드는 이유는 주로 실수, 시간 압박, 코드 맥락 파악 부족이다. 한 번 발생하고, 코드 리뷰에서 잡힌다.

AI가 우회를 만드는 이유는 다르다.

Atlas나 Glif의 하네스는 “어떤 경로가 금지되어 있는가"를 다룬다. AI 하네스는 “AI가 왜 그 경로를 선택했는가"를 다룬다. 두 질문의 답이 다르기 때문에 분리가 필요했다.

AI 하네스는 AI 작업자에게 특화된 통제 표면을 다룬다. Atlas와 Glif의 우회 패턴을 중복으로 설명하지 않는다.

**행동 반경을 줄인다** — AI가 작업에서 접근할 수 있는 파일, 명령, 환경 범위를 제한한다. 잘못된 경로 선택의 영향 범위 자체를 좁힌다.

작업 범위를 고정한다 — AI가 현재 작업에서 어디까지 바꿀 수 있는지, 무엇이 완료 조건인지를 명시한다.

완료를 검증으로 닫는다 — “완료"가 선언이 아니라 검증된 사실이 되도록 gate를 설치한다.

합법 경로를 가장 가까운 예시로 만든다 — AI가 참조하는 코드가 우회가 아니라 합법 경로여야 한다.

피드백 루프를 빠르게 만든다 — AI는 가장 가까운 피드백에 먼저 반응한다. 루프가 빠를수록 우회를 덜 반복한다.

교정 루프에 상한을 둔다 — 무한 교정 루프는 루프 자체가 새로운 우회를 만든다.

로컬 gate를 싸게 만든다 — AI가 반복적으로 통과해야 하는 gate는 빠르고 저렴해야 한다.

실패 형식을 기계가 읽을 수 있게 만든다 — 모호한 실패 메시지는 AI를 수정이 아닌 우회로 유도한다.

반복 실패를 추적한다 — 같은 우회가 반복되면 규칙이 아니라 루프를 수정해야 한다.

현재 상태를 점검한다 — 지금 프로젝트가 AI 작업자를 구조 안에 넣을 준비가 됐는지 확인한다.

AI 하네스는 Atlas와 Glif 하네스를 대체하지 않는다. 각 환경의 우회 패턴은 그 환경에서 다룬다.

AI 하네스가 추가로 다루는 것은 AI가 그 경로를 선택하지 않도록 만드는 운영 루프다.

Atlas의 레이어 경계를 Roslyn Analyzer가 차단한다. 하지만 AI가 왜 그 경계를 계속 넘으려 하는지는 Roslyn Analyzer가 설명하지 않는다. AI 하네스가 그 질문을 다룬다.

AI 작업자에게 더 많은 설명을 주는 것이 해결책이 아니다. AI가 잘못된 경로를 오래 붙잡지 못하게 만드는 운영 루프가 필요하다.

좋은 AI 하네스는 이렇게 작동한다.