최근 “하네스 엔지니어링” 이야기가 자주 들려서 관심 있게 살펴보았습니다. 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링은 이미 실무에서 꽤 자주 다뤄왔는데, 여기에 “하네스 엔지니어링”이라는 개념까

최근 “하네스 엔지니어링” 이야기가 자주 들려서 관심 있게 살펴보았습니다. 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링은 이미 실무에서 꽤 자주 다뤄왔는데, 여기에 “하네스 엔지니어링”이라는 개념까지 접하고 나니 AI 시스템을 보는 관점이 한 단계 더 넓어진다는 느낌을 받았습니다. ✅ 제 기준으로 정리하면, 이 3가지는 이렇게 나뉩니다. 1. Prompt Engineering (입) "무엇을 어떻게 요청할 것인가" — 같은 작업도 질문과 지시문을 어떻게 설계하느냐에 따라 결과 품질이 달라집니다. 2. Context Engineering (뇌) "모델이 어떤 정보와 상태를 바탕으로 판단하게 할 것인가" — 필요한 맥락을 넣어주어, 예를 들어 RAG 기반으로 더 정확한 판단이 가능하게 합니다. 3. Harness Engineering (손발) "모델이 어떤 규칙과 실행환경 안에서 일하게 할 것인가" — 가드레일, 도구 연결, 검증 단계를 포함한 운영 구조를 설계하는 일에 가깝습니다. ✅ 비슷해 보이지만, 실제 역할은 꽤 다릅니다. 프롬프트는 출발점에 가깝고, 컨텍스트는 판단 품질에 더 가깝고, 하네스는 실행 안정성과 운영 구조에 더 가깝습니다. 그래서 요즘은 AI를 잘 쓴다는 것이 좋은 프롬프트를 쓰는 것만으로는 설명되지 않는 것 같습니다. 무엇을 요청할지, 무슨 정보를 넣을지, 어떤 환경과 규칙 안에서 동작하게 할지까지 함께 설계해야 결과 품질도, 재현성도, 안정성도 달라집니다. 결국 중요한 것은 모델 하나보다 '모델이 일하는 구조 전체를 설계'하는 일이라는 생각이 듭니다. #AI #LLM #AIProductManager #PromptEngineering #ContextEngineering #HarnessEngineering https://openai.com/ko-KR/index/harness-engineering/