하네스 엔지니어링 work memory context re injection linkedin

협업을 위해 하네스 엔지니어링 중에서도 작업 기억에 대한 Context Re-injection 레포지토리 환경 세팅에 대해 정리했다.

그런데 결국 Garbage in garbage out 원칙은 변하지 않는다.

전문 지식을 기반으로 "일"을 어떻게 구조화하고 어디까지 위임할지가 더 중요하다. 그리고 그 중심에는 근본적인 "왜(Why)"가 있어야 한다.

때문에 비개발자 분들에게 하네스는 몰라도 된다고 말씀드린다. 대부분 역할과 목표, 즉 대체되지 않을 만한 "경쟁력"이 하네스 기법이 아니라면.

콘텐츠 사업이냐 콘텐츠 마케팅이냐에 따라 콘텐츠가 상품일 수도 있고 수단일 수 있듯

하면 좋은 것이지만, 내 목표에서 우선순위는 낮다.

나도 개발자 만큼 하네스를 잘할 자신이 없는데, 가장 좋은 하네스는 시스템 엔지니어링의 영역이지 않을까.

범용성 있는 LLM이 잘하는 것과 확정적 결과가 필요한 Program이 필요한 것 그 사이의 ML/DL 모델을 잘 배합하는 게 가장 이상적인 시스템인 것 같다.

그래서 ML/DL 모델을 Tool로 쓰는 에이전트를 잘 구성하는 게 물류 최적화 분야이기도 하고, 에이전트 로그에서 이상탐지를 하는 게 또 상위 레벨의 Agentic AI 시스템 하네스이기도 하다.