AI 에이전트를 위한 아키텍처 계층 하네스: Architecture Compiler 오픈소스 프로젝트

작성자가 직접 구축한 프로젝트에 대해 커뮤니티의 피드백을 요청하고 있으며, 아키텍처 설계 자동화에 대한 새로운 접근 방식에 관심이 모이고 있다.

• 아키텍처 결정 기준을 기계 학습 가능한 패턴 레지스트리로 관리하여 에이전트의 설계 일관성을 확보하십시오.
• AI 워크플로에 결정론적 컴파일러를 도입하여 동일 입력-동일 출력의 재현성을 보장하십시오.

Harness

— AI 에이전트가 작업을 수행할 때 필요한 도구, 컨텍스트, 실행 환경 등을 제어하고 지원하는 프레임워크나 테스트 환경을 의미한다. 이는 에이전트의 출력을 검증하고 안정적인 실행을 보장하는 핵심 인프라 역할을 한다.

NFR

— 시스템의 기능 외적인 특성인 성능, 보안, 가용성, 비용 효율성 등을 의미한다. 아키텍처 설계 시 기술적 타당성을 결정하는 핵심 지표로 활용된다.

Deterministic

— 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 생성하는 성질이다. AI의 무작위성을 배제하고 결과의 재현성과 검토 가능성을 보장하기 위해 사용되며, 특히 신뢰성이 중요한 시스템 설계에서 필수적이다.

ADR

— 아키텍처 설계 시 내린 결정과 그 이유, 맥락을 기록한 문서이다. 팀 내 지식 공유와 이력 관리에 활용되며, 에이전트가 과거의 결정을 이해하도록 돕는다.