정보
이 섹션의 문서들은 v3.0의 세 가지 핵심 — 토크노믹스 (Token Economics, 비용), 에이전틱 루프 엔지니어링 (Agentic Loop Engineering, 자가개선), 에이전틱 하네스 (Agentic Harness, 품질·통제) — 가운데 주로 세 번째인 하네스의 구현 세부를 다룹니다. 에이전트가 코드를 잘 쓰게 만드는 열쇠는 모델이 아니라 모델을 둘러싼 환경 설계에 있습니다.

하네스는 어떻게 조립되는가

MoAI-ADK 하네스는 일곱 가지 구성 요소가 층을 이루며 맞물려 돌아갑니다. 아래로 내려갈수록 더 동적인 계층입니다.

flowchart TD
    CLAUDE["CLAUDE.md
프로젝트 헌법"] --> SETTINGS["settings.json
권한 및 환경 설정"]
    CLAUDE --> RULES[".claude/rules/
조건부 규칙"]

    SETTINGS --> HOOKS["Hooks
이벤트 자동화"]
    SETTINGS --> MCP["MCP 서버
외부 도구 연결"]

    RULES --> SKILLS["Skills
전문 지식 모듈"]
    SKILLS --> AGENTS["Agents
전문가 에이전트"]

    AGENTS --> BUILDERS["Builder Agents
확장 생성기"]

CLAUDE.md가 프로젝트의 헌법이라면 settings.json은 권한의 경계선입니다. 훅은 반드시 실행되는 결정적(deterministic) 제어 지점이고, 스킬과 에이전트는 실제로 일하는 손입니다. 그리고 Builder Agents는 이 구조 전체를 다시 만들어냅니다. 하네스가 하네스를 만드는 재귀 구조입니다.

주제	설명
토크노믹스 개요	단가가 98% 내려도 비용이 320% 오르는 역설과 그 해법
토큰 예산	Token Circuit Breaker·verify-diet·컨텍스트 다이어트
No-Haiku 3-티어	DeepSWE 리더보드 근거와 3-티어 정책
프로필 매트릭스	11 에이전트 × `{model, effort}` 33셀 단일 프로필 축
statusline	컨텍스트 사용률·캐시 적중률·rate limit 상시 계기판

자기 개선 — 에이전틱 루프 엔지니어링

주제	설명
자가 진화 시스템	4-계층 학습 사다리 (관찰 → 휴리스틱 → 규칙 → 자동 업데이트)
자율 루프	`/moai goal` · `/moai loop` 조건 선언형·진단 기반 루프
의사결정 메모리	사용자 선택을 학습하는 관찰 시스템
ultracode 워크플로우	동적 워크플로우 오케스트레이션 (다수 에이전트 팬아웃)

품질 통제 — 에이전틱 하네스

주제	설명
스킬 가이드	AI에게 전문 지식을 부여하는 스킬 시스템
에이전트 가이드	전문화된 AI 작업 수행자 체계
빌더 에이전트 가이드	스킬, 에이전트, 명령어, 플러그인 생성
Harness v4 Builder	자연어 한 문장으로 프로젝트 전용 하네스 생성
하네스 프로필과 평가 시스템	3계층 검증 깊이 + 4차원 스코어링
카탈로그 시스템	3계층 매니페스트와 slim init

제어와 자동화

주제	설명
Hooks 가이드	이벤트 기반 자동화 스크립트
Hooks 레퍼런스	MoAI-ADK가 배포하는 훅 목록
settings.json 가이드	Claude Code 전역 설정 관리
config 섹션	`.moai/config/sections/*.yaml` 구성 항목 레퍼런스
CLAUDE.md 가이드	프로젝트 지침 파일 체계
@MX 태그	에이전트 간 컨텍스트·불변 계약·위험 구역 인라인 어노테이션
보안 노트	권한 스택과 샌드박스

정보
각 문서는 따로 읽어도 됩니다. 다만 전체 아키텍처를 차근차근 이해하고 싶다면 스킬 가이드 → 에이전트 가이드 → 빌더 에이전트 순서를 권합니다. 지식 모듈에서 수행자로, 수행자에서 생성기로 이어지는 흐름이 하네스의 재귀 구조를 그대로 보여주기 때문입니다.

심화 학습

하네스는 어떻게 조립되는가

목차

비용 — 토크노믹스

자기 개선 — 에이전틱 루프 엔지니어링

품질 통제 — 에이전틱 하네스

제어와 자동화