DenisSergeevitch/agents-best-practices

What it solves

실제 시스템에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 프로덕션 안전 AI 에이전트를 구축하는 데 따르는 문제를 해결합니다. LLM에게 감사되지 않은 직접 제어 권한을 부여하지 않도록 합니다. 모델을 둘러싼 런타임 제어 평면(‘하네스’)을 설계하는 프레임워크를 제공하여 모든 행동이 검증·인증·기록되도록 보장합니다.

How it works

이 프로젝트는 “Agent Skill”이며, 호환 가능한 AI 에이전트(Claude Code 또는 Codex 등)가 로드할 수 있는 포터블 도메인 지식 패키지입니다. 참고 가이드와 블루프린트 세트를 제공하여 에이전트가 다음과 같은 엄격한 런타임 루프를 구현하도록 안내합니다: 명령 → 컨텍스트 빌더 → 모델 호출 → 도구 제안 → 검증 → 권한 결정 → 실행 → 관찰.

Who it’s for

코딩, 연구, 지원, 운영, 영업, 금융, 데이터 분석, 조달, 법무, 의료, 일반 워크플로 자동화 등 모든 도메인에서 에이전트 시스템을 구축하는 개발자와 아키텍트를 위한 것입니다.

Highlights

• MVP Blueprints: 특정 도메인에 대해 가장 작고 유용하며 프로덕션에 안전한 에이전트 하네스를 생성합니다.
• Harness Auditing: 프롬프트 문제뿐 아니라 예산 부족, 컨텍스트 압축 실패 등 런타임 실패 지점을 식별합니다.
• Permission Mapping: 도구를 위험 등급(읽기, 초안 작성, 쓰기 등)으로 분류하여 자동 행동이 안전한 영역과 인간 승인(휴먼 인 더 루프)이 필요한 영역을 결정합니다.
• Runtime Discipline: 행동을 실행하는 것은 모델이 아니라 하네스이며, 장기 작업은 단계, 시간, 비용에 대한 엄격한 예산이 필요함을 강조합니다.