에이전트 하네스:
안목을 키워
일잘러로 만들기

네, 가능합니다. 오히려 각자 다른 도메인이 있기 때문에 강점이 다를 뿐입니다. AI는 모두에게 새로운 분야이기 때문에, 전공 여부보다 열린 마음으로 직접 질문하고 관찰하려는 태도가 더 중요합니다.

AI 시대에 맞는 전환은 누구에게나 새롭습니다. 기술적으로 어려운 처리의 많은 부분은 AI가 도와줄 수 있고, 사람에게 더 중요한 역할은 내 업무의 맥락을 설명하고, 모르는 지점을 질문으로 바꾸고, 결과를 이해한 뒤 어떤 방향이 맞는지 컨펌하고 의사결정하는 것입니다.

이 스터디에서는 코딩 실력보다 자기 업무를 잘 관찰하고, 좋은 질문을 만들고, 결과를 이해하며, 판단 기준을 세우는 힘을 더 중요하게 봅니다.

실습은 Hermes와 OpenClaw를 중심으로 진행하지만, 핵심은 특정 도구 자체가 아니라 내 업무를 Skill, Eval, Harness로 구조화하는 사고방식입니다. 그래서 Claude Code, Codex, Grok Build처럼 다른 도구를 주로 쓰는 분도 같은 원리를 적용해 따라올 수 있습니다.

다만 도구마다 지원하는 기능과 환경이 다르기 때문에, 완전히 같은 화면이나 같은 연결 방식으로 진행되지는 않을 수 있습니다. 환경 차이는 직접 탐색해보면서 자기 환경에 맞게 적용해나가면 됩니다.

Hermes와 OpenClaw를 사용하면 메모리, 도구 호출, 반복 실행 흐름, 멀티에이전트 운영까지 더 깊게 실습할 수 있습니다. Claude Code만 사용하는 경우에는 Claude Code 환경 안에서 같은 하네스 설계 원리를 적용하면 됩니다.

이 스터디에서 사례글은 단순 과제가 아니라 성장의 기록입니다. 성장은 스터디장이 대신 만들어주는 것이 아니라, 본인이 직접 시도하고, 막힌 지점을 정리하고, 기록으로 남긴 뒤 피드백을 받아 다시 적용하는 과정에서 만들어집니다.

완벽한 장문을 요구하는 것은 아닙니다. 짧아도 좋으니 내가 어떤 문제를 다뤘고, 어떤 프롬프트·설정·도구를 써봤고, 어디서 막혔고, 무엇을 배웠는지를 남기는 것이 중요합니다.

스터디장은 이 과정을 게임의 퀘스트처럼 즐길 수 있도록 학습가이드 스킬, 기본과제 스킬, 확장과제 스킬을 준비해 단계별 미션을 제안할 예정입니다. 확장과제 미션을 달성한 분께는 매주 스터디장이 직접 준비하는 유용한 보상도 제공할 예정입니다.

22기 리서치하네스에서도 약 101개의 사례글과 인당 평균 3.88개의 사례글이 나왔고, 18개의 사례글을 남기며 베스트 오브 베스트에 선정된 사례도 있었습니다.

처음부터 완성된 글을 혼자 쓰라고 요구하지 않습니다. 사례글 쓰기 Skill이 제공되어, 내가 에이전트와 작업한 세션이나 실행 기록을 바탕으로 사례글 초안을 만들 수 있습니다.

중요한 것은 글을 멋지게 쓰는 것이 아니라, 어떤 문제를 다뤘고 어떤 흐름으로 시도했으며 어디서 막혔고 무엇을 개선했는지를 남기는 것입니다. 민감한 내용은 공개 가능한 형태로 정리하고, 스터디 안에서 피드백을 받아 더 읽기 쉬운 사례글로 다듬어갈 수 있습니다.

4주 후의 목표는 단순히 “무언가 자동으로 실행되는 결과물” 하나를 만드는 데서 끝나지 않습니다. 이 스터디에서 중요하게 보는 자동화는 일회성 결과물이 아니라, 일관된 워크플로우와 하네스를 통해 결과를 계속 개선해나가는 방식입니다.

좋은 하네스는 에이전트에게 일을 한 번 시켜보는 데서 끝나지 않습니다. 내가 원하는 결과의 기준을 설명하고, 에이전트가 수행할 순서와 참고할 맥락을 정리하고, 나온 결과를 평가한 뒤, 부족한 부분을 다시 Skill·Eval·Harness에 반영하는 구조를 만듭니다.

즉, 자동화의 핵심은 “한 번 실행됐다”가 아니라 “다음 실행이 더 나아질 수 있는 구조가 있는가”입니다. 참여자마다 깊이는 달라질 수 있지만, 본인과 에이전트가 함께 노력하며 이 루프를 계속 돌릴 수 있다면 반복할수록 좋아지는 업무 파트너로 발전합니다.

꼭 자동화할 업무만 가져올 필요는 없습니다. 에이전트 하네스는 반복 업무를 자동화하는 데에도 쓸 수 있지만, 일반적인 대화를 이어가다가 갑자기 일이 필요해지는 순간이나 새로운 창의적인 일을 시작해야 하는 순간에도 도움이 됩니다.

중요한 것은 에이전트가 당황하지 않고 다음 행동을 이어갈 수 있도록, 미리 맥락과 기준, 진행 순서, 확인 방법을 갖춰두는 것입니다.

예를 들어 갑자기 발표 자료를 만들어야 하거나, 새로운 콘텐츠 아이디어를 잡아야 하거나, 고객 응대 문안을 정리해야 하거나, 리서치 방향을 바꿔야 하는 상황에서도 하네스는 쓸 수 있습니다. 이 스터디에서는 자주 판단해야 하는 일, 갑자기 대응해야 하는 일, 창의적으로 풀어야 하는 일을 에이전트와 함께 다룰 수 있는 형태로 바꾸는 연습을 합니다.

막히는 것은 자연스러운 과정입니다. 하네스는 처음부터 완성된 형태로 나오는 것이 아니라, 막히는 지점을 발견하고, 그 이유를 정리하고, 다시 시도하면서 점점 좋아집니다.

중요한 것은 혼자 기다리는 것이 아니라, 막힌 지점을 질문으로 바꾸는 연습을 하는 것입니다. 먼저 에이전트에게 “내가 지금 어디서 막혔는지”, “무엇을 확인해야 하는지”, “다음에 무엇을 시도하면 좋은지”를 물어보고, 그래도 해결되지 않으면 내가 시도한 내용과 에러, 헷갈린 지점, 원하는 결과를 정리해 질문하면 됩니다.

또한 매주 오프모임을 통해 온라인에서 정리하기 어려웠던 막힘을 직접 꺼내보고, 다른 사람의 질문과 해결 과정을 함께 보며 배울 수 있습니다.

가능한 만큼 진행하시면 됩니다. 이 스터디는 처음부터 큰 비용을 들여 거대한 자동화 인프라를 만드는 과정이 아니라, 내가 가진 도구와 예산 안에서 작은 실험을 반복하며 하네스의 구조를 잡아가는 과정입니다.

Claude Code, Codex, Grok Build, Hermes/OpenClaw, API 사용 여부에 따라 비용 구조나 사용량 제한이 다를 수 있고, 일부 기능은 유료 요금제가 있을 때 더 여유롭게 실습할 수 있습니다. 이미 월 200달러 수준의 AI 도구 요금제를 사용하고 있다면, 이번 스터디의 실습을 따라가기에는 충분할 가능성이 큽니다.

중요한 것은 무조건 많이 쓰는 것이 아니라, 토큰을 알차게 쓰는 것입니다. 한 번의 실행에서 무엇을 얻을지 정하고, 결과를 기록하고, 다음 실행이 더 좋아지도록 개선한다면 비용은 단순 소비가 아니라 학습과 업무 개선을 위한 투자에 가까워집니다.

먼저 OpenClaw나 Hermes 공식 문서를 에이전트와 함께 읽어보면 좋습니다. 문서를 혼자 정독하라는 뜻이 아니라, 에이전트에게 “이 도구가 무엇을 할 수 있는지”, “내가 지금 쓰는 방식과 어떤 점이 다른지”, “내 업무에 적용하려면 무엇을 확인해야 하는지”를 물어보며 함께 살펴보는 방식이면 충분합니다.

가능하다면 현재 운영 중인 에이전트의 상태도 점검해보세요. 어떤 모델을 쓰고 있는지, 어떤 도구 호출이 가능한지, 메모리나 스킬은 어떻게 구성되어 있는지, 지금 자주 막히는 지점은 무엇인지 확인해보면 스터디에서 훨씬 구체적인 질문을 할 수 있습니다.

준비의 목표는 정답을 만들어오는 것이 아닙니다. 내가 어떤 환경에서 시작하는지, 어떤 일을 에이전트와 함께 다뤄보고 싶은지, 어떤 부분이 헷갈리는지를 가져오는 것입니다.

사례글은 가능한 범위에서 공유하면 됩니다. 개인정보, 고객 정보, 내부 자료, 민감한 업무 내용이 포함되어 있다면 그대로 올리지 않고, 공개 가능한 형태로 세니타이즈해서 올리면 됩니다.

공유의 핵심은 결과물 자체보다 과정입니다. 나의 시도와 시행착오를 남기면 스스로도 더 잘 이해하게 되고, 다른 스터디원들도 그 과정을 보며 자신의 하네스를 개선할 힌트를 얻을 수 있습니다.

스터디장은 제출된 사례글을 꼼꼼하게 읽고 피드백할 예정입니다. 좋은 사례는 베스트 발표나 베스트 오브 베스트 선정으로 이어질 수 있어, 발표와 교류를 통해 더 넓은 피드백을 받을 기회도 생깁니다.

청강생의 경우, 수강스터디 사례글 작성 후 다시보기와 스터디장의 사례글 추적으로 따라오실 수 있으며, 카카오톡 채팅 및 오프라인 모임 참여 가능합니다.

청강생의 사례글(에이전트하네스 단독 태그만 인정)과 참여 기여도는 클로징 이후 따로 집계할 예정입니다.

열심히 참여하고 사례글을 남겨주신 분께만 스터디장이 판단 후 자료 및 유용한 보상이나 스킬들을 제공할 예정입니다.