[Harness Engineering] 피드백 루프
피드백 루프는 에이전트가 코드 작성 결과를 직접 확인하고 자율적으로 수정하는 순환 구조를 만드는 하네스의 네 번째 기둥이다. Puppeteer 기반 E2E 테스트로 사용자 관점 검증, 관찰 가능성 스택으로 로그·메트릭 직접 쿼리, 단계별 CI 파이프라인으로 모든 피드백을 통합한다. 에이전트에게 “눈과 귀”를 제공함으로써 코드 수준이 아닌 실행 수준의 품질을 보장한다.
피드백 루프
AI 보안 하네스 – 지속 적응
AI 보안 하네스의 진화 계층 상세. 하네스가 “한 번 구축하고 끝”이 될 수 없는 5가지 이유(모델 변화·공격 변화·규제 변화·비즈니스 변화·자연적 노후화). 가드레일 효과성 측정의 3대 지표(거부율·오탐률·미탐률)와 지표의 함정. 모델 업데이트 대응 5단계 절차(골든 테스트→가드레일 재검증→시스템 프롬프트 검증→카나리 배포→롤백 준비). 위협 인텔리전스 소스와 가드레일 반영 파이프라인. AI Red Team 테스트 운영(시나리오 구성·자동화/수동 조합·결과 처리). 엔트로피 관리(정기 감사·Configuration as Code·유효성 검증 자동화). 진화 계층 성숙도 자가진단(레벨 0~4)을 다룬 시리즈 일곱 번째 글.
AI 보안 하네스 – 아키텍처 전체 그림
AI 보안 하네스의 4개 영역(횡단·기반·코어 파이프라인·진화)과 10개 레이어 아키텍처 전체 구성도. 각 영역의 역할과 성격, 10개 레이어의 요약, Level 1~4별 활성 레이어 매핑, Level 3 기준 데이터 흐름 8단계 추적, 아키텍처의 실무적 함의를 다룬 시리즈 두 번째 글.