하네스 라우팅 원칙: 두꺼운 하네스와 얇은 하네스, 조기 거부, 불필요한 LLM 호출 방지

이 기사는 하네스에 관한 튜토리얼의 세 번째 부분으로, AI 에이전트 시스템의 라우팅에 초점을 맞춥니다. 약한 모델을 돕기 위해 Intent, Route, Shortcut, Capability, ContextRequirement와 같은 엔티티를 추가하는 '두꺼운' 하네스를, 강한 모델에 의존하고 Capability, Workflow, ToolContract, Policy, Approval, Task, Trace를 강조하는 '얇은' 하네스와 대조합니다. 가능하면 얇은 하네스를 사용해야 하지만, 두꺼운 하네스는 보안 경계를 침해하지 않으면서 모델의 약점을 보완할 수 있다고 주장합니다. 핵심 원칙은 입력 정규화, 컨텍스트 바인딩, 접근 검사, 워크플로우 선택, 정책 게이트와 같은 단계를 통해 실행 불가능한 요청을 가능한 한 빨리 거부하는 것입니다. 또한 필요하지 않을 때 LLM을 사용하지 말고, 구조화된 이벤트나 정확한 명령을 처리할 때는 모델 대신 코드를 사용하여 리소스를 절약하고 오류를 줄여야 한다고 강조합니다. 하네스의 두께 선택이 근본적인 설계 질문이며, 두꺼운 하네스는 의도 인식을 모델로 이동시켜 점차 '얇게' 만들 수 있다고 언급합니다.