인공지능(AI) 에이전트 분야가 빠르게 발전하면서 핵심 용어들이 명확한 정의 없이 혼용돼 입문자는 물론 실무자도 혼란을 겪고 있다. 허깅페이스가 자주 등장하면서도 일관되게 설명되지 않는 개념들을 정리해 공개했다. 모든 용어를 망라한 사전이 아니라, 자주 뒤섞이거나 서로 다른 의미로 쓰이는 개념에 초점을 맞춘 실용적 정리다.
먼저 ‘모델(model)’은 텍스트를 입력받아 텍스트를 내놓는 대규모 언어모델(LLM) 그 자체다. 클로드·큐원·GPT 같은 모델은 호출 사이에 기억이 없고 반복 루프도 없으며, 도구를 호출하겠다는 의도를 표현할 수는 있어도 실제 실행은 못 한다. 한 번 답하고 멈출 뿐이다. 여기에 스캐폴딩과 하니스를 입히면 비로소 에이전트가 된다.
‘스캐폴딩(scaffolding)’은 모델을 둘러싼 행동 정의 계층이다. 시스템 프롬프트, 도구 설명, 모델 응답을 파싱하는 방식, 단계 간에 무엇을 기억하는지(컨텍스트 관리) 등이 여기 속한다. 반면 ‘하니스(harness)’는 에이전트 안의 실행 계층으로, 모델을 호출하고 도구 호출을 처리하며 언제 멈출지 결정한다. 클로드 코드나 코덱스 같은 제품이 바로 특정 모델 위에 만든 특정 하니스다.
‘에이전트(agent)’라는 말은 강화학습에서 왔다. 관찰을 입력받아 행동을 내놓는 함수이고, 환경이 그 행동을 받아 새 관찰을 돌려주며 루프가 반복된다. LLM 세계에서는 이 개념이 확장돼, 단순히 응답만 하는 게 아니라 정보를 받아 무엇을 할지 정하고 그 결과에 따라 행동하는 ‘루프 안에서 작동하는’ 시스템을 뜻한다.
같은 모델을 써도 하니스가 다르면 제품의 사용 경험이 완전히 달라지고, 같은 하니스에 더 나은 모델을 넣어도 경험이 바뀐다. 모델·하니스·제품은 별개라는 것이다. 에이전트형 AI 도입이 본격화되는 국내 개발 현장에서도, 이 세 계층을 구분해 이해하는 것은 도구 선택과 자체 에이전트 설계의 출발점이 된다.
