AI 에이전트 시대, PM이 알아야 할 ‘Harness Engineering’

AI를 이야기할 때 보통은 모델 성능이나 프롬프트 엔지니어링에 초점이 맞춰집니다. 하지만 실제로 AI 에이전트를 서비스에 적용해 보면 문제의 대부분은 모델 자체보다 AI가 동작하는 시스템 구조에서 발생합니다. 최근 AI 개발자들 사이에서 등장한 개념이 Harness Engineering입니다. 간단히 정리하면 다음과 같습니다. Agent = Model + Harness 여기서 Harness는 AI가 어떤 도구를 사용할 수 있는지, 어떤 제약 안에서 움직이는지, 어떤 방식으로 결과를 검증하고 반복하는지까지 포함한 실행 환경 전체를 의미합니다. 즉, 이제 중요한 질문은 “프롬프트를 어떻게 쓸 것인가?”가 아니라 “AI가 일하는 시스템을 어떻게 설계할 것인가?” 입니다. 특히 PM이나 서비스 기획자에게는 이 개념이 더 중요해질 수 있습니다. AI 에이전트를 제품에 적용하는 순간, 모델 선택보다 도구 연결, 권한 설계, 검증 루프, 실패 대응 구조 같은 시스템 설계가 제품 품질을 좌우하기 때문입니다. 이번 글에서는 Harness Engineering이 무엇인지 Prompt / Context Engineering과 무엇이 다른지 AI 에이전트 시대에 PM이 왜 이 개념을 이해해야 하는지 를 정리해봤습니다. AI를 단순히 “잘 쓰는 방법”이 아니라 AI가 일하는 구조를 설계하는 관점에서 생각해 보고 싶다면 참고해 보셔도 좋겠습니다. 글 보기 https://onemorethink.tistory.com/m/entry/pm-harness-engineering-ai-agents⁠