DenisSergeevitch/agents-best-practices

Provider-neutral Agent Skill for Codex, Claude Code, and agentic harness design.

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 모델이 안전하고 신뢰할 수 있으며, 실제 운영 환경에서 사용 가능한 상태가 되도록 하는 런타임 환경인 '에이전트 하네스'를 구축하기 위한 구조화된 프레임워크와 최선의 실천 방법을 제공합니다. 에이전트가 유용한 작업을 수행할 수 있도록 자율성을 부여하는 것과, 실제 시스템에서 감사되지 않고 안전하지 않은 운영자로 전환되는 것을 방지하는 사이의 갈등을 해결합니다.

작동 방식

프롬프트 기반의 안전성에 의존하지 않고, 이 프로젝트는 모델이 행동 제안만 하며, 애플리케이션 코드(하네스)가 검증, 승인, 실행을 담당하는 엄격한 제어 플레인을 정의합니다. 다음을 포함하는 포괄적인 참조 문서 라이브러리를 제공합니다:

  • 에이전트 루프: 재시도, 예산(시간, 비용, 토큰), 종료 규칙 관리.
  • 도구 거버넌스: 좁고 타입 지정된 도구 사용 및 위험 기반 권한 수준(예: 읽기, 초안, 파괴적 쓰기 분리).
  • 컨텍스트 관리: 활성 상태를 유지하는 검색, 메모리, 자동 압축 전략.
  • 고급 아키텍처: MVP 에이전트, 재귀적 하네스, 사전 실행 도구를 위한 블루프린트.
  • 환경 적응: 낯선 환경에서 도구를 안전하게 탐지하고 바인딩하는 방법.

대상 사용자

코드 작성, 연구, 지원, 운영, 영업, 재무, 의료 등 다양한 분야에서 AI 에이전트를 개발하고 있으며, 단순한 프로토타입을 넘어 안전한 운영 환경 시스템으로 전환하고자 하는 개발자 및 아키텍트.

주요 특징

  • 프로바이더 독립성: OpenAI, Anthropic 등 다양한 LLM 프로바이더에서 작동 가능.
  • 위험 기반 권한: 자율적 읽기와 승인을 필요로 하는 쓰기 간 명확한 구분 강제.
  • 하네스 중심 철학: 안전성과 신뢰성의 책임을 프롬프트에서 런타임 코드로 이전.
  • 포괄적인 블루프린트: MVP 설계, 기존 하네스 감사, 장기 목표 구현을 위한 구체적인 가이드 포함.
  • 에이전트 스킬 통합: Codex 및 Claude Code와 호환되는 이식 가능한 '에이전트 스킬'로 패키지화.

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    17개의 수업으로 구성된 튜토리얼로, LLM 기반 코딩 에이전트(Claude)의 주변 '하네스' 코드를 구축하는 방법을 배웁니다. 도구 추가, 권한, 컨텍스트 관리, 메모리, 작업 스케줄링, 다중 에이전트 조율, 목표 기반 종료를 포함한 기능을, 모델이 도구를 호출할 시점을 결정할 수 있는 간단한 에이전트 루프 주변에 구현합니다.

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