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해결하는 문제

Research Harness는 AI 에이전트를 활용한 연구를 검증 가능하고 재시작 가능한 상태로 만들기 위한 인프라를 제공합니다. 이는 최종 결과물(예: PDF)을 생성하지만, 그 근거가 되는 증거의 흔적을 남기지 않는 '블랙박스' 연구 에이전트의 문제를 해결합니다. 이러한 경우 특정 주장에 대한 근거 자료를 확인하거나 실패 후 작업을 재개하는 것이 매우 어렵습니다.

작동 방식

이 시스템은 연구 목표를 파일 우선, 복구 가능한 'Run'으로 전환합니다. 연구는 집중된 '스킬'과 명시적인 '워크플로우'로 구성됩니다. 프로세스는 선형적으로 진행됩니다: 목표 → Run → 증거 → 아티팩트.

핵심 메커니즘은 다음과 같습니다:

• 고정된 계약(Pinned Contracts): 시스템은 파이프라인을 스냅샷하고 구성 요소를 해시하여, 기반이 되는 규칙이나 스킬이 변경되었을 경우 Run이 조용히 계속되지 않도록 보장합니다.
• 증거 기반 완료(Evidence-Backed Completion): 성공은 단순한 "DONE" 상태가 아니라, 여러 시도 간의 합의, 필수 출력물, 아티팩트 해시, 워크플로우 검사의 일치를 요구합니다.
• 제한된 진단(Bounded Diagnosis): 계약이 실패했을 때, 관측 가능한 결함과 특정 수정 가능한 영역을 구분하여 전체 프로세스를 다시 작성하는 대신 타겟된 개선이 가능합니다.
• 사용자 검증 포인트(Human Checkpoints): 사용자는 특정 아티팩트(예: 개요 또는 프로토콜)를 승인할 수 있으며, 이는 해시와 연결되어 승인된 항목이 변경되면 승인이 자동으로 해제됩니다.

대상 사용자

문헌 리뷰, 연구 합성, 보고서 작성 등에 AI 에이전트를 활용하는 연구자 및 개발자로, 엄격한 검증 가능한 증거 기록과 실패 후 복구 능력이 필요한 분들입니다.

주요 특징

• 다양한 워크플로우 템플릿: 연구 요약, 논문 리뷰, 증거 리뷰, LaTeX/PDF 기반 조사 보고서 생성을 위한 사전 정의된 워크플로우 포함.
• 파일 우선 아키텍처: .harness 폴더 내에 목표, 단위 상태, 결정 사항, 전체 출처 기록을 포함한 워크스페이스를 유지합니다.
• 엄격한 무결성 검사: 실행 무결성과 계약 수용 계층을 구현하여 제공물이 관측 가능한 워크플로우 검사를 충족하도록 보장합니다.
• 자동 진단 기능: 실패를 진단하고 가장 작은 수정 가능한 영역으로 되돌릴 수 있는 도구를 포함합니다.