에이전트 루프의 함정: 움직임은 문제가 아니다

Building Autonomous Goal Loops That Deliver

자율 에이전트 루프를 구축할 때, 단순히 테스트를 통과시키는 것은 실제 제품 성장을 이끌지 못한다. 이 글은 에이전트가 실제 실패를 드러내고, 누락된 역량을 찾아내며, 세션이 끝난 후에도 교훈을 보존하는 '하네스'의 중요성을 강조한다. 결정론적 플로어와 방향성 신호를 분리하고, 한 라운드에서 하나의 인과적 격차를 해결하며, 스코어러의 권한을 제한하는 3단계 모델을 제안한다. 또한, 저장소를 제어 평면으로 사용하여 세션 간 결정을 유지하고, 사람이 방향을 결정하는 경계를 설정한다.