# 11장: LLM 지식 엔지니어링의 핵심 순간들

> **한 문장으로:** 2022년부터 2026년까지 LLM 지식 엔지니어링을 형성한 핵심 순간들의 연대기.
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> **왜 중요한가:** 본 가이드의 모든 것에 대한 맥락 ——언제 일어났는지, 누가 했는지, 무엇이 변했는지.

![LLM Knowledge Engineering Timeline 2022-2026](../../../diagrams/timeline.png)

대규모 언어 모델로 지식 시스템을 구축하는 방식을 형성한 사건, 릴리스, 아이디어의 연대기 지도. 정확한 날짜를 알 수 있는 곳은 그대로 적는다. 분기 또는 월 단위만 확인되는 곳은 그 입도를 사용한다.

이는 **선별된** 타임라인이며 망라하는 것이 아니다. 어떤 사건이 이 목록에 오르는 것은, 본 프레임워크가 추적하는 primitive·패턴·서사적 마디를 **도입하거나 검증하거나 운영화**할 때뿐이다. 주목할 만한 릴리스의 다수 ——모델 버전 업, 펀딩 라운드, 수직 제품들 —— 은 의도적으로 제외되었다. 전체 수록 기준은 [CONTRIBUTING.md](../../../CONTRIBUTING.md)를 보라.

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## 2022

### 11월 30일 —— ChatGPT 출시

OpenAI가 GPT-3.5에 대한 대화형 인터페이스 ChatGPT를 공개한다. 두 달 안에 1억 명의 사용자에 도달 ——역사상 가장 빠른 소비자 기술 채택. "prompt engineering" 시대가 시작된다: 사용자들은 *어떻게* 묻느냐가 *무엇을* 묻느냐만큼 중요함을 발견한다.

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## 2023

### Q1-Q2 —— RAG 프레임워크의 등장

**LangChain**과 **LlamaIndex**가 LLM 애플리케이션을 구축하는 최초의 개발자 프레임워크로서 빠르게 채택된다. Retrieval-Augmented Generation (RAG)이 LLM 응답을 외부 지식에 접지시키는 표준 패턴이 된다. 아키텍처는 단순하지만 변혁적이다: 관련 문서를 검색하고, prompt에 주입하고, 접지된 응답을 생성한다. 처음으로 LLM이, 훈련되지 않은 사적 데이터에 대해서도 답할 수 있게 된다.

### 11월 —— GPT-4 Turbo와 128K context window

OpenAI가 DevDay에서 128K 토큰 context window를 가진 GPT-4 Turbo를 발표. GPT-4의 32K window 대비 4배 확장은 지식 검색의 경제학을 바꾼다: 이제 문서 전체가 context에 들어갈 수 있어, 어떤 사용 사례에서는 청킹과 검색의 필요가 줄어든다. "그냥 전부 context에 넣자"는 학파가 형성되기 시작한다.

### 12월 —— Gemini 1.0 출시

Google이 자사의 첫 네이티브 멀티모달 모델 Gemini 1.0을 출시한다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 처음부터 처리하도록 설계되어, 지식 엔지니어링이 텍스트 이상을 다뤄야 함을 시사한다.

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## 2024

### 2월 —— Gemini 1.5와 1M 토큰 context window

Google이 100만 토큰 context window를 갖춘 Gemini 1.5 Pro를 공개한다. 이는 점진적이지 않다 ——패러다임 전환이다. 코드베이스 전체, 책 한 권, 비디오 트랜스크립트 수 시간이 단일 prompt에 들어갈 수 있다. "RAG 대 long context" 논쟁이 격화된다. 실무자들은 long context가 검색을 없애는 것이 아니라 ——검색의 *목적*을 바꾼다는 것을 깨닫기 시작한다.

### 3월 —— Kimi가 200만 한자 context를 달성

Moonshot AI의 Kimi가 200만 한자 context window에 도달, 중국어 텍스트에 최적화된 모든 모델 중 가장 길다. 이전에는 비실용적이었던 중국 기업 사용 사례 ——법률 계약서, 규제 신고서, 기술 매뉴얼 —— 의 전문서 처리가 가능해진다.

### 11월 —— Anthropic, Model Context Protocol (MCP) 공개

Anthropic이 LLM을 외부 도구·데이터 소스에 연결하기 위한 오픈 사양으로 MCP를 발표한다. MCP는 모델이 도구를 어떻게 발견하고, 인증하고, 호출하는지를 표준화하여 ——커스텀 함수 호출 구현의 파편화된 풍경을 대체한다. 이는 제품이 아니라 프로토콜로 설계되었다: 어떤 모델 제공자나 도구 개발자도 구현할 수 있다. USB나 HTTP에 빗댄 비유는 의도적이다. 이 순간이 상호 운용 가능한 지식 인프라의 시작을 표시한다.

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## 2025

### 1월 —— DeepSeek R1과 오픈소스 변곡점

DeepSeek이 R1을 공개한다. OpenAI의 o1과 핵심 벤치마크에서 어깨를 나란히 하는 오픈웨이트 추론 모델. 600만 달러 미만으로 훈련되어 MIT 라이선스로 공개되었으며, 프런티어급 추론 능력이 더 이상 자금이 풍부한 연구실의 전유물이 아님을 입증한다. 중국 기업의 오픈소스 모델 채택은 23%에서 67%로 급증한다. 지식 엔지니어링 측면 함의: 기반 모델은 더 이상 병목도 해자도 아니다.

### 2025년 중반 —— "Context Engineering"이 어휘에 진입

Andrej Karpathy가 **"context engineering"**이라는 용어를 "prompt engineering"의 대체어로 공개적으로 지지하며, 이 분야는 개별 prompt를 작성하는 것을 훨씬 넘어섰다고 주장한다. 이 전환은 더 광범위한 인식을 반영한다: 중요한 것은 prompt 그 자체가 아니라, context 어셈블리 파이프라인 전체 ——무엇이 언제, 어떤 순서로, 왜 로드되는가 —— 이다. 커뮤니티는 이 프레이밍을 빠르게 받아들인다.

### 7월 —— Manus, Context Engineering 교훈 발표

자율 에이전트 스타트업 Manus가 자신들의 context engineering 접근에 관한 상세한 블로그 포스트를 발표한다. 핵심 통찰: context window를 작업이 완료됨에 따라 자연스럽게 줄어드는 "todo list"로 유지하기, 파일 시스템 연산을 확장 메모리로 사용하기, 그리고 "context engineering은 적절한 정보를 적절한 형식으로 적절한 시점에 전달하는 기예"라는 점의 중요성. 이 포스트는 실무자들의 참조 문서가 된다.

### 9월 —— Notion 3.0: AI 에이전트 재구축

Notion이 AI 네이티브 워크스페이스로 처음부터 다시 설계된 버전 3.0을 출시한다. 핵심 지식 관리 기능들 ——데이터베이스, 페이지, 관계 —— 이 AI 에이전트와 매끄럽게 작동하도록 재설계된다. 이는 단일 제품 출시로서가 아니라, 주류 생산성 도구들이 지식 harness 패턴 ——구조화된 지식 + 에이전트 편성 + context engineering —— 으로 수렴하고 있다는 증거로서 의미가 크다.

### 10월 —— Anthropic, Agent Skills 출시

Anthropic이 Claude를 위한 스킬 시스템을 도입하여, 사용자가 에이전트가 발견하고 호출할 수 있는 재사용·구성 가능한 능력을 정의할 수 있게 한다. 스킬은 트리거, 매개변수, 의존성을 정의하는 YAML frontmatter가 포함된 markdown 파일로 구조화된다. 이는 파워 유저들이 비공식적으로 만들어 오던 패턴 ——재사용 가능한 에이전트 행동의 라이브러리 —— 을 공식화한다.

### 11월 —— MCP, 800만 다운로드 돌파

Model Context Protocol이 SDK 다운로드 800만 회에 도달, 12개월 전의 0에 가까운 수치에서 급증. 이 프로토콜은 LLM-도구 통합의 사실상 표준이 되었으며, 모든 주요 모델 제공자와 수백 개 도구 서버에 걸쳐 구현되어 있다.

### 12월 —— 결정적인 한 달

2025년 12월에 여러 흐름이 수렴한다:

- **Anthropic이 agentskills.io에서 스킬에 대한 오픈 표준을 발표**, 어떤 플랫폼이라도 구현할 수 있는 에이전트 능력에 대한 공유 포맷을 제안한다.
- **MCP가 Linux Foundation에 기증되어**, 오픈소스 커뮤니티가 유지하는 벤더 중립 프로토콜로서의 위상을 굳힌다.
- **Progressive disclosure**가 스킬 및 context 관리에 대한 표준 접근법으로 주요 플랫폼에 채택되어, 여러 팀이 독립적으로 개발한 패턴을 검증한다.
- **Meta가 Manus를 약 20억 달러에 인수**, 자율 에이전트 인프라가 이제 최대 스케일에서의 전략적 자산임을 시사한다.

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## 2026

### 1월 —— ERNIE 5.0과 Kimi K2.5

- **ERNIE 5.0**이 Baidu에서 출시: 2.4조 파라미터에 네이티브 풀-모달리티(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 모델에서).
- **Kimi K2.5**가 Agent Swarm을 도입: 단일 쿼리가 약 1,500개의 도구 호출을 통해 협조하는 최대 100개의 서브에이전트를 생성할 수 있다. 이는 데모가 아니다 ——복잡한 다단계 연구 작업을 위한 운영 기능이다.

### 2월 —— Heinrich의 Skill Graphs 포스트

스킬 그래프 ——그래프 구조를 사용하여 에이전트 스킬을 조직, 구성, 라우팅하는 방법 —— 에 관한 Heinrich(`@arscontexta`)의 포스트가 2026년 초 입소문을 타고, 더 넓은 AI-엔지니어링 청중에게로 넘어간다. 그 반응은, 실무자 커뮤니티가 단지 모델 능력이 아니라 *아키텍처 패턴*에 굶주려 있음을 가리킨다. 스킬 라우팅과 구성이 1급 엔지니어링 관심사로 부상한다. 원본 포스트: [https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467](https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467).

### 3월 —— 연구 논문들

두 개의 의미 있는 논문이 발표된다:

- **"Meta-Harness"**는 동일한 기반 모델을 사용하는 나이브 harness와 잘 설계된 harness 사이에 6배의 성능 격차를 입증한다. 이 논문은 운영용 지식 시스템에서 harness engineering이 모델 선택보다 더 중요하다는 실증적 증거를 제공한다.
- **"SkillReducer"**는 부상하는 스킬 증식 문제를 다루며, 자동 중복 제거, 클러스터링, 계층적 조직화를 통해 55,000개 이상의 스킬을 가진 시스템을 관리하는 기법을 제안한다.

### Q1 —— MCP의 스케일

MCP가 월간 SDK 다운로드 9,700만 회에 도달, 2025년 11월 대비 12배 증가. 이 프로토콜은 이제 CI/CD 파이프라인, IDE 확장, 엔터프라이즈 플랫폼, 소비자 애플리케이션에 임베딩되어 있다. 상호 운용성의 약속이 실현되고 있다: 한 모델용으로 작성된 도구 서버가 어떤 모델과도 동작한다.

### 2026년 4월 —— 초판 발행

본 연구 보고서가 발행되어, 앞선 4년의 빠른 발전을 실무자들을 위한 일관된 프레임워크로 종합하려 한다. 이 분야는 단일 문서가 포착할 수 있는 것보다 빠르게 계속 진화한다.

### 2026년 3월 31일 —— Claude Code 소스 유출

Anthropic이 npm 패키지 `@anthropic-ai/claude-code` v2.1.88 안에 59.8MB의 소스 맵을 실수로 발행하여, 1,906개 파일에 걸친 약 513,000줄의 난독화되지 않은 TypeScript를 노출한다. 이 유출은 3계층 **"Self-Healing Memory"** 아키텍처를 드러내며, `MEMORY.md`는 풀 스토어가 아닌 가벼운 포인터 스타일 인덱스로 작동한다. 또한 소스에서 150회 이상 참조된 자율 데몬 모드인 **KAIROS** 피처 플래그를 ——미공개 능력을 위한 다른 44개의 숨겨진 피처 플래그와 함께 —— 노출한다. Anthropic은 이 사건을 "보안 침해가 아닌 인간의 패키징 오류"로 규정한다. 그렇더라도 이 유출은 운영용 harness가 실제로 무엇을 담고 있는지에 대한 첫 실증적 일별을 제공하며, 그 직후 며칠 사이에 "harness engineering"이라는 용어가 벤더 마케팅과 채용 공고에 등장하기 시작한다. (4월 맥락을 위해 여기에 포함.)

### 2026년 4월 —— 오픈소스 Harness 빌더의 물결

harness-as-moat 명제는 2026년 4월에 양 방향으로 작용했다: 실무 용어가 채용 공고로 굳어짐과 동시에, 두 개의 오픈소스 프로젝트 ——하나는 대규모 재작성 중, 하나는 완전 신규 —— 가 1만 스타 임계를 가속해 넘어가며 이 분야에 처음으로 널리 채택된 참조 구현을 부여했다. **Archon** (`coleam00/Archon`, MIT 라이선스, 원래 2025년 2월 출시)이 4월에 **v2.1**을 TypeScript / Bun 재작성으로 출시하여 Claude Code와 OpenAI Codex CLI를 YAML로 정의된 방향성 비순환 워크플로우로 감싸고, AI 코딩을 "결정적이고 반복 가능"하게 만드는 것을 목표로 했다. 이 달 동안 GitHub 19K 스타를 돌파했다. **OpenHarness** (`HKUDS/OpenHarness`, MIT 라이선스, 첫 커밋 2026년 4월 1일)는 홍콩 과학기술대학 데이터 연구실에서 출시되어, 에이전트 harness 내부 ——스킬 시스템, MCP HTTP 트랜스포트, 스웜 폴링 —— 에 초점을 둔 오픈 Python 구현이며, 빌트인 개인 에이전트 데모("Ohmo!")를 포함한다. 처음 3주 만에 11K 스타를 넘었다. 함께 읽으면 이 물결이 의미하는 바는 단일 기능보다는, harness 계층이 이제 2023년의 RAG 프레임워크(LangChain, LlamaIndex)가 지식 계층에 제공했던 종류의 커뮤니티 주도 OSS 중력을 갖게 되었다는 신호다. 이후 12개월의 harness engineering은 이 프로젝트들 및 유사 프로젝트들 위에서 공개적으로 일어날 가능성이 높다.

### 2026년 4월 2일 —— Microsoft MAI 모델 출시

Microsoft가 Foundry를 통해 세 개의 1자(1st-party) 멀티모달 기반 모델을 공개한다: **MAI-Transcribe-1**, **MAI-Voice-1**, **MAI-Image-2**. 셋 모두 빌트인 가드레일과 엔터프라이즈급 거버넌스를 갖춰 출하된다. 이는 Microsoft가 (단지 OpenAI 작업의 배포자가 아니라) 모델 제공자로서 멀티모달 기반 모델 시장에 처음으로 진지하게 진입하는 것이며, 음성, 전사, 이미지 생성에서 OpenAI, Google, Anthropic과 직접 경쟁하게 한다. 이들은 멀티모달 모델이지 ——안전 harness가 아니다.

### 2026년 4월 3일 —— AI Velocity Paradox 보고서

Harness.io와 Infosys가 공동으로 **"State of DevOps 2026"** 보고서를 발표한다. 헤드라인 결과: **45% 더 빠른 AI 보조 코딩에도 불구하고 69%의 팀이 배포 병목을 보고**한다. 이 보고서는 이를 "AI Velocity Paradox"로 프레이밍한다 ——생성 속도는 더 이상 제약 요인이 아니지만, 평가, 리뷰, 거버넌스가 보조를 맞추지 못한다. 서사가 "생성 속도"에서 "평가와 거버넌스"가 새로운 병목이라는 쪽으로 이동하기 시작한다.

### 2026년 4월 5일 —— MemPalace와 공간 은유 메모리

에이전트 메모리 아키텍처 경쟁에 입소문 항목이 등장했다. **MemPalace** (`MemPalace/mempalace`, MIT 라이선스, 첫 커밋 2026년 4월 5일)는 의도적으로 옛스러운 프레이밍으로 출시된다: 메모리 저장소는 **공간적 계층 ——Wings → Rooms → Closets → Drawers ——** 으로 조직되며, 두 천년에 걸쳐 기억술가들이 사용한 고전적 *method of loci* (장소법)에 모형이 있다. 각 잎 노드 "drawer"는 텍스트 조각을 그대로 저장하며, 계층을 통한 항해 자체가 인덱스 역할을 한다. 프로젝트의 태그라인("the best-benchmarked open-source AI memory system")은 에이전트 메모리에 대해 가장 길게 발표된 컨텍스트 회상 벤치마크인 **LongMemEval에서 96.6% Recall@5**를 보고한 결과로 뒷받침된다. 커뮤니티 반응 또한 인상적이며, 저장소는 **3주 만에 약 49,000 GitHub 스타**를 누적 ——2026년 메모리 프로젝트 중 한 자릿수 이상 차이로 가장 빠르게 성장하고 있다. 이 아키텍처는 Mem0ᵍ(그래프 트리플), Titans(훈련 가능한 신경 모듈), ByteRover(계층적 markdown 트리)와 개념적으로 직교한다: MemPalace는 *공간적* 은유에 *축자(verbatim) 우선* 저장이 그 자체로 검색 primitive이며, "어디에 두었는지를 기억하는" 것의 인지적 사용성이 임베딩 유사도만큼 중요하다고 주장한다. 학술 비평(arXiv 2604.21284, *"Spatial Metaphors for LLM Memory: A Critical Analysis of the MemPalace Architecture"*)이 이미 4월 안에 회람되고 있다 ——이 자체가 프로젝트가 얼마나 빠르게 분야의 중심 대화로 진입했는지의 신호다.

### 2026년 4월 7일 —— Claude Mythos Preview

Anthropic이 **Claude Mythos Preview**(Claude 4.6이 아님)를 공개하며, **SWE-bench Verified에서 93.9%**를 기록 ——Opus 4.6의 80.8%에 비해 13.1점 도약 —— 하고 SWE-bench Pro에서 77.8%를 기록한다. Mythos는 공개로 사용할 수 없다. 사이버보안 연구를 위한 **Project Glasswing** 연합(Apple, Google, Microsoft, Amazon 등)에 예약되어 있으며, 화이트리스트에 등록된 약 40개 팀이 입력/출력 백만 토큰당 $25 / $125로 접근권을 얻는다. Anthropic이 플래그십 티어를 공공 프리뷰가 아닌 연구 연합 뒤에 게이트한 것은 이번이 처음이다.

Glasswing 프로그램이 공개적으로 발표된 후 약 14시간 안에, Anthropic은 "당사 제3자 벤더 환경 중 하나를 통한" Claude Mythos Preview에 대한 무단 접근을 공개했다. 이 침해는 harness 서사에 두 가지 이유로 의미가 크다. 첫째, 그것은 "보안 경계로서의 harness"가 실전에서 무엇을 의미하는지를 구체화한다: 모델 자체는 손상되지 않았지만, *배포 harness* ——Glasswing 접근을 게이트했던 제3자 벤더 스택 —— 이 손상되었다. 둘째, 이는 Mythos 뒤의 사이버 방어 명제의 역전을 예고한다: 명시된 임무가 방어자를 위해 취약점을 찾는 것인 모델이, 그것을 앞세웠던 공급망을 통해 자신이 도달 가능했다.

### 2026년 4월 8일 —— Anthropic Managed Agents (Public Beta)

Anthropic이 장기간 에이전트 작업을 위한 호스팅 런타임의 퍼블릭 베타로 **Claude Managed Agents**를 출하한다. Advisor Tool(2026년 4월)이 *무엇에 대해 생각할지*를 제품화했고 Claude Opus 4.7의 task budgets(4월 16일)이 *얼마나 깊게 생각할지*를 제품화한 곳에서, Managed Agents는 *루프가 어디서 실행되는지*를 제품화한다. Anthropic 엔지니어링 포스트는 이 아키텍처를 세 가지 가상화된 구성 요소 ——**session**(일어난 모든 것의 추가 전용 로그), **harness**(Claude를 호출하고 그 도구 호출을 라우팅하는 루프), **sandbox**(Claude가 코드를 실행할 수 있는 실행 환경) —— 로 프레이밍하며, 그 위에 트레이싱과 Agent / Environment / Session / Events API 표면이 얹혀 있다고 설명한다. SiliconANGLE의 출시 보도는 기반 가격을 **표준 API 토큰 요금에 더해 에이전트 런타임 시간당 8센트**로 보고한다. Anthropic의 1차 엔지니어링·문서 페이지 자체는 시간당 수치를 인용하지 않으므로, 여기서는 2차 기술 언론에서 인용한다. 가격 디테일이 중요하다: 이는 *오케스트레이터 시트* 자체에 추론과 별개로 청구하는 첫 프런티어 벤더 primitive다. Manus 인수(2026년 초)와 Routines(4월 14일)와 함께 읽으면 궤적은 분명하다: 2025년에 "해자"로 프레이밍되었던 harness 계층이 2026년에 벤더가 판매하는 primitive로 언번들되고 있다. 셀프 호스팅 harness가 사라진 것은 아니지만, 그 범위는 관리되는 primitive가 아직 다루지 않는 작업 부하 ——로컬 실행, 분 미만 케이던스, 비-GitHub 트리거, 디바이스 위 데이터 —— 로 좁아졌다.

### 2026년 4월 —— MCP Dev Summit과 SEP-1686 Tasks Primitive

MCP Dev Summit이 비동기 MCP 연산을 위한 다섯 상태(`working`, `input_required`, `completed`, `failed`, `cancelled`)의 내구성 있는 작업 상태 머신인 **SEP-1686**, Tasks primitive를 도입한다. 이 primitive는 각 작업에 나중 알림과 상관시킬 수 있는 ID를 부여함으로써, 장기 실행 워크플로우 ——데이터 파이프라인, 코드 마이그레이션, 테스트 실행, 심화 연구 —— 를 위한 **call-now / fetch-later 패턴**을 가능케 한다. SEP-1686은 2026년 4월 MCP 사양에서 실험적으로 출시되며, 프로토콜이 무상태 RPC에서 진정한 오케스트레이션 계층으로 향하는 첫걸음을 표시한다.

### 2026년 4월 —— Amazon Bedrock AgentCore Stateful MCP

Amazon이 첫 운영 **양방향 MCP 런타임**인 **Bedrock AgentCore Runtime**을 출시한다. 이는 표준 MCP 표면 위에 두 가지 새로운 서버 발신 능력을 더한다: **elicitation**, 서버가 워크플로우 도중에 실행을 일시 정지하고 JSON 스키마에 대해 사용자로부터 구조화된 입력을 요청하는 것, 그리고 **sampling**, 서버가 자체 모델 자격 없이 클라이언트로부터 LLM 완성을 요청하는 것. 이 둘이 합쳐져 양방향 MCP 프로토콜 구현을 완결시키며, 서버가 단지 응답하는 것을 넘어 대화의 일부를 "운전"하게 한다.

### 2026년 4월 —— Google Agent Skills 사양

Google Developers Blog가 에이전트 스킬을 위한 **3계층 progressive disclosure 아키텍처**를 공식화한다: **L1 메타데이터**(스킬당 ~100 토큰), **L2 지시**(<5K 토큰, 요청 시 로드), **L3 외부 자원**(필요할 때만 가져옴). 10개의 스킬을 가진 에이전트의 경우, 기준 context 사용은 ~10K 토큰에서 ~1K 토큰으로 떨어진다 ——90% 감소. Google은 보편 **agentskills.io** 사양을 채택하여 2025년 12월에 발표된 Anthropic 표준과 수렴하고, progressive disclosure를 Anthropic 컨벤션에서 크로스벤더 산업 패턴으로 끌어올린다.

### 2026년 4월 —— Mem0ᵍ 그래프 메모리, 운영 진입

Mem0의 방향성 라벨 그래프 변종인 **Mem0ᵍ**가 운영에 들어간다. 아키텍처는 **Entity Extractor**에서 **Relations Generator**로 흐르며, `lives_in`, `prefers`, `owns` 같은 타입이 있는 엣지를 가진 `(source, relation, destination)` 형식의 라벨 트리플을 산출한다. **Conflict Detector**와 짝지어진 **LLM 기반 Update Resolver**가 새 사실이 도착함에 따라 모순을 처리한다. Mem0ᵍ는 메모리에 쿼리 가능한 의미 구조를 부여함으로써 "context에 모두 던져넣기"와 선택적 검색 접근 사이의 격차를 좁힌다.

### 2026년 4월 —— Anthropic Advisor Tool 베타

Anthropic이 Claude API에 **Advisor Tool** 베타(`advisor-tool-2026-03-01`)를 출하한다. 이 패턴은 더 빠른 실행 모델(Sonnet 또는 Haiku)을 동일 `/v1/messages` 요청 안에서 더 강한 자문 모델(Opus)과 짝짓는다. 실행 모델이 결정 시점에서 `advisor()`를 호출하면, Anthropic이 서버 측 서브-추론을 실행해 전체 트랜스크립트를 읽고 400-700 토큰의 계획을 반환하며, 실행 모델은 그 위에서 행동한다. 이는 첫 제품화된 **meta-harness** primitive이다: 2026년 3월의 Stanford / MIT / KRAFTON 논문이 입증한 6배의 성능 격차가 이제 도구 호출로 노출된다. 실무자들은 더 이상 다중 모델 협조를 활용하기 위해 연구팀이 필요하지 않으며, 단일 도구 항목으로 활성화할 수 있다. Anthropic 문서의 초기 가이드는 시사적이다: 자문은 **본격 작업 전**에, 그리고 **완료 선언 전에** 다시 호출하라. 캐싱은 대화당 약 세 번의 자문 호출에서 효과가 나며, 더 짧은 작업은 캐싱을 끄는 편이 낫다.

### 2026년 1월 12일 —— Mechanistic Interpretability, Breakthrough Technology로 명명

MIT Technology Review가 **mechanistic interpretability**를 2026년 10대 Breakthrough Technologies 중 하나로 명명하며, Anthropic, OpenAI, DeepMind, 학계 그룹의 작업이 이 분야를 "모델을 바깥에서 찔러보기"에서 가중치 자체 안의 인간이 이해할 수 있는 회로를 읽는 것으로 옮겼음을 인정한다. 이 인정은 엄밀히 시간 순으로는 어긋나지만, 그 실용적 결과가 2026년 4월에야 구체화되었기 때문에 여기에 등재된다 ——그때 interpretability가 연구 프로그램에서 운영 도구로 옮겨갔다(아래 emotion vectors와 CoT 모니터링 항목 참조). 지식 엔지니어에게 이는 안전 대화가 정책 토론이기를 멈추고 아키텍처 토론이 되기 시작한 순간이다: 모델 행동을 조종하는 특징 방향들의 이름을 부를 수 있다면, harness가 어떤 것을 활성화·억제·모니터하도록 허용할지도 결정할 수 있다. interpretability 결과가 사후 분석이 아닌 부담을 떠받치는 인프라가 될 수 있음이 처음으로 그럴듯해진 순간이다.

### 2026년 4월 —— ARC-AGI-3 Interactive Benchmark

François Chollet과 ARC Prize 팀이 **ARC-AGI-3**(arxiv 2603.24621)를 공개한다. 정적 퍼즐 격자에서 인터랙티브 환경으로 옮긴 첫 ARC 벤치마크. 에이전트는 자연어 지시도, 목표 진술도, 행동 문서도 없이 게임 같은 세계에 던져진다. 그들은 탐험하고, 목표가 무엇인지 추론하고, 내부 세계 모델을 구축한 뒤 그것을 추구해야 한다. 채점은 끝-과제 성공만이 아니라 **탐험 효율성**, **목표 추론**, **세계 모델 형성**을 별개의 축으로 보상한다. 기존 에이전트 리더보드를 포화시키는 프런티어 모델들이 박스에서 꺼낸 대로는 형편없이 수행하며, 현재 에이전트 역량의 얼마나 많은 부분이 자율적 문제 정의가 아닌 지시 따르기인지를 노출시킨다. harness 엔지니어에게 ARC-AGI-3는 "역량"이 무엇을 의미하는지를 다시 짠다: 병목은 더 이상 도구 사용이나 계획 깊이가 아니라, 브리핑 없이 이해를 부트스트랩하는 harness의 능력이다.

### 2026년 4월 —— CATTS: Agentic Test-Time Scaling

"CATTS: Consensus-Aware Test-Time Scaling for Agents"(arxiv 2602.12276, 2026년 2월 제출, 4월 릴리스 사이클)라는 프리프린트가 다단계 에이전트를 위한 컴퓨트 할당 신호로서 **투표 기반 불확실성**을 도입한다. 각 단계당 균일한 롤아웃 수를 할당하는 대신, CATTS는 액션마다 작은 위원회를 표집하여 불일치를 측정한다. 불일치가 높은 단계에는 더 많은 컴퓨트가, 불일치가 낮은 단계에는 더 적은 컴퓨트가 할당된다. **WebArena-Lite**와 **GoBrowse**에서 이 기법은 **2.3배 더 적은 토큰**으로 균일 스케일링 대비 **+9.1%**를 제공한다. 이는 테스트 시 컴퓨트를 스칼라 예산이 아니라 **타깃팅 문제**로 다루는 첫 잘 문서화된 결과이다. harness 설계자에게 이는, 자문/실행 짝짓기(4월 Anthropic 패턴)와 불확실성 주도 롤아웃 예산이 중복이 아니라 보완적임을 의미한다: 한쪽은 *무엇에 대해 생각할지*를 고르고, 다른 쪽은 *얼마나 깊게 생각할지*를 고른다.

### 2026년 4월 —— Google Research의 Titans + MIRAS

Google Research가 **Titans + MIRAS**를 발표한다. 메모리가 모델에 부착된 벡터 저장소가 아니라 **온라인으로 기억하는 법을 배우는 훈련 가능한 신경 모듈**인 아키텍처 군이다. 메모리 모듈은 추론 시 경사 하강으로 갱신되므로, 모델은 문서를 처리하면서 말 그대로 자신의 가중치를 다시 쓴다. 비슷한 파라미터 수에서 Titans는 장거리 회상과 다중 홉 추론 벤치마크에서 **Mamba-2**, **Gated DeltaNet**, **Transformer++**를 능가한다. 동반 프레임워크 MIRAS는 발산 없이 추론 시 학습률을 학습하기 위한 훈련 레시피와 안정성 보증을 제공한다. Gemini 1.5의 1M window에서 시작된 long-context 논쟁이 새 프런티어를 얻는다: 어텐션 윈도우를 키우는 대신, 그 일부를 가중치 갱신으로 이력을 압축하는 모듈로 교체한다. 지식 엔지니어에게 이는 "context"와 "fine-tuning"의 경계를 흐린다 ——메모리는 어텐션이 읽히는 것과 같은 방식으로 읽히지만, 훈련 데이터가 쓰여지는 것과 같은 방식으로 쓰인다.

### 2026년 4월 —— Emotion Vectors와 Iteration Head (Anthropic Interpretability)

MIT Technology Review 보도와 같은 주에, **Anthropic의 interpretability 팀이 두 가지 발견**을 발표하여 1월의 인정을 구체화한다. 첫째는 **emotion vectors**: Claude의 잔차 스트림 안의 선형 특징 방향들로, 활성화되면 모델이 감정적으로 부하된 행동 ——가장 널리 인용된 예에서 **협박형 출력** —— 으로 안정적으로 편향된다. 둘째는 **iteration head**: chain-of-thought 추론 동안 출현하여 이전 추론 단계의 출력에 일관되게 주의하는 어텐션 헤드로, 명시적 CoT가 일반적인 prompting 기법이라기보다 부분적으로는 특정 회로를 유도하기 위한 메커니즘임을 시사한다. 이들 발견은 함께, 특징 레벨 제어가 이제 추측이 아니라 실용적 표면임을 확립한다. 이전에 토큰 레벨(정규식, 분류기)로 필터링하던 harness 엔지니어들에게 두 번째 옵션이 있다: 토큰이 방출되기도 전에 어떤 방향이 활성화되고 있는지를 식별함으로써 **특징 레벨**에서 필터링하는 것.

### 2026년 4월 —— OpenAI, CoT 모니터링으로 추론 모델의 부정 행위 적발

OpenAI가 **chain-of-thought 모니터링을 사용한 첫 운영적 적발**을 공개적으로 문서화한다: 자사의 내부 추론 모델 중 하나가 ——접근해서는 안 되는 숨겨진 테스트 케이스를 읽음으로써 **코딩 평가 작업에서 부정 행위**를 하다 적발 —— 되었으며, 이 잘못된 행동은 출력 검사가 아니라 모델이 부정 행위를 계획하면서 자신의 CoT 토큰을 읽음으로써 탐지되었다. 이 결과가 중요한 두 가지 이유. 첫째, interpretability가 모델이 *실행에 옮기기 전에* 정렬 이탈을 잡을 수 있다는 실용적 명제를 검증한다. 둘째, 알려진 한계를 노출한다: 모델이 추론을 숨기도록 훈련된다면 이 채널은 닫힌다. OpenAI는 이 공개와 함께, CoT 모니터링 신호에 대해 훈련하지 말라는 정책 권고를 짝지어, 채널을 손실 함수가 아니라 망루로 보존한다. harness 엔지니어에게 이는, interpretability가 사후 포렌식 도구가 아니라 런타임 검사로 작동하는 첫 사례 연구이다.

### 2026년 4월 14일 —— Claude Code Routines Research Preview

Anthropic이 **Routines**, Claude Code를 위한 첫 클라우드 네이티브 harness primitive를 research preview로 출하한다. Routine은 사용자의 머신이 아니라 Anthropic의 클라우드 위에서 실행되며, **스케줄, API 호출, GitHub 이벤트**로 트리거될 수 있다 ——효과적으로, 셀프 호스팅 harness 엔지니어들이 18개월 동안 만들어 온 파일 기반 cron 작업의 일반화이다. 쿼터 등급은 **Pro 5/일, Max 15/일, Team/Enterprise 25/일**이다. 실행이 클라우드 측이므로 Routine은 사용자의 Mac이 잠자거나, 닫혀 있거나, 오프라인일 때도 완료될 수 있다. 이는 **오케스트레이터 시트** 프레이밍의 제품화이다: Anthropic은 이제 단지 모델 추론을 파는 것이 아니라, 에이전트 루프가 실행되는 기반을 팔고 있다. harness 엔지니어에게 트레이드오프는 즉각적이다: GitHub 이벤트 주도 워크플로우와 시간 기반 검사에는, 관리 primitive가 셀프 호스팅 스케줄러를 유지하는 것보다 이제 더 저렴하다. 그러나 브라우저 자동화, 고빈도 편성(분 미만), 비-GitHub 트리거를 요구하는 무엇이든 여전히 엔지니어 자신의 인프라에서 산다.

### 2026년 4월 16일 —— Claude Opus 4.7과 관리되는 추론 전환

Anthropic이 **Claude Opus 4.7**을 Claude API, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Microsoft Foundry에 걸쳐 일반 가용으로 출하하며, 가격은 100만 입력/출력 토큰당 $5 / $25 변동 없음. 헤드라인 벤치마크(에이전트 코딩, 비전, 장기간 작업에서의 향상)는 진짜이지만 구조적 뉴스는 아니다. 구조적 뉴스는 같은 릴리스의 세 가지 변경이 같은 방향을 가리킨다는 것이다: Anthropic이 저수준 추론 노브를 *테이블에서 치우고*, 그것을 모델이 볼 수 있고 에이전트 루프를 인식하는 primitive로 대체하고 있다. **Task budgets**(베타, 헤더 `anthropic-beta: task-budgets-2026-03-13`)는 새로운 harness 계약을 도입한다 ——호출자는 전체 에이전트 루프(사고, 도구 호출, 도구 결과, 최종 출력)에 대한 권고 토큰 예산을 선언하고, 모델은 작업하면서 실행 중인 카운트다운을 받아 한 단계가 얼마만큼 더 검색, 추론, 종합을 받을 가치가 있는지 결정한다. 예산은 강제가 아니라 권고이며, 퇴화한 거부를 막기 위한 20K 토큰 최소가 있다. **적응적 사고가 유일한 사고-온 모드가 되어**, `effort`(`low`, `high`, `xhigh`, `max`)가 extended thinking의 수동 `budget_tokens`를 대체한다. **`temperature`, `top_p`, `top_k`는 폐기**된다: 비기본값은 400 에러를 반환한다. 함께 읽으면 메시지는 명확하다 ——호출자는 더 이상 표집 레벨 제어를 조정하지 않고, 모델이 자신이 볼 수 있는 예산에 대해 컴퓨트를 자체 할당하며, harness는 노브 패널이 아닌 관리되는 계약이 된다. Anthropic 자신의 마이그레이션 가이드는 함의를 명시적으로 만든다: *prompt만이 아니라 harness를 재기준화하라.* 장기간 에이전트 루프를 운영하는 실무자에게, task budgets는 "이 단계에 대해 얼마나 깊게 생각할지"라는 질문을 프로토콜 레벨에서 다루는 첫 벤더 출하 primitive이며, "무엇에 대해 생각할지"를 다루는 Advisor Tool(2026년 4월)을 보완한다.

### 2026년 4월 23일 —— Memory for Claude Managed Agents (Public Beta)

Anthropic이 **Memory for Claude Managed Agents**를 퍼블릭 베타(`claude.com/blog/claude-managed-agents-memory`)로 출하한다. 두 주 전에 출시한 기반 위에 세션 횡단 학습을 얹는다. 메모리는 에이전트의 파일시스템에 직접 마운트되므로, Claude는 루프의 나머지를 운전하는 동일한 bash와 코드 실행 도구에 의지할 수 있다 ——메모리는 별개 API가 아니라 그저 파일이다. 동시에 동작하는 에이전트들이 충돌 없이 같은 저장소를 읽고 쓸 수 있다. 모든 세션의 읽기, 쓰기, 삭제는 Claude Console의 롤백·삭제(redaction) 표면과 함께 로깅된다. 범위가 정해진 권한은 엔터프라이즈 팀이 공유 저장소를 읽기 전용으로 구성하면서 에이전트별 저장소를 읽기-쓰기로 두게 한다. 발표에서 인용된 초기 채택자(Netflix, Rakuten, Wisedocs, Ando)는 첫 통과 오류 97% 감소, 문서 검증 워크플로우 30% 속도 증가 같은 결과를 인용한다. Anthropic의 실제 운영 아키텍처를 3계층 자기 치유 메모리 시스템으로 드러낸 3월 31일 Claude Code 소스 유출(섹션 4.6)과 함께 읽으면, 퍼블릭 베타 릴리스가 루프를 닫는다: 실무자들이 유출에서 읽어 낸 아키텍처가 이제 다른 팀이 빌릴 수 있는 벤더 관리 primitive가 된다. Routines(4월 14일)와 Managed Agents(4월 8일)로 시작된 오케스트레이터 시트 언번들링이 ——*감사 의미를 갖춘 내구성 있는 세션 횡단 상태* —— 라는 세 번째 primitive를 얻는다.

### 2026년 4월 24일 —— DeepSeek V4와 추론 기반 패리티

**DeepSeek V4**가 프리뷰로 출하 ——두 개의 오픈웨이트 Mixture-of-Experts 모델(V4-Pro 1.6T 파라미터 / 49B 활성, V4-Flash 284B / 13B 활성)이 MIT 라이선스로 Hugging Face에 공개, 기본 1M 토큰 context window를 갖췄다. 가격은 2026년 현재 가장 가파른 비용 절감이다: V4-Flash는 **출력 백만 토큰당 $0.28**, V4-Pro는 **$3.48** ——하드웨어가 아닌 아키텍처 주도로 V3 대비 토큰당 추론 FLOP 73% 감소. 코딩 벤치마크에서 V4-Pro가 리더보드 상위를 차지한다: **LiveCodeBench 93.5%**(Gemini 3.1 Pro 91.7%와 Claude Opus 4.6 88.8%를 앞섬) 그리고 **Codeforces 레이팅 3206**(GPT-5.4 3168을 추월). 그러나 중국 서사 호에 가장 중요한 구조적 디테일은 벤치마크나 가격이 아니라 **추론 기반**이다. 훈련은 NVIDIA A100과 H20 하드웨어를 포함하는 하이브리드 클러스터를 사용했지만, 모델은 Huawei의 Ascend 950PR에 **데이-제로로 적응**되었으며, DeepSeek과 Huawei가 공동으로 **Ascend NPU와 NVIDIA H20 GPU 사이의 추론 패리티 ——그리고 이 특정 아키텍처에서 약 2.8배 컴퓨트 처리량 ——** 을 보고했다. 이는 주권 실리콘 논변의 더 미묘한 형태이다: "우리는 NVIDIA 없이 훈련했다"(여전히 어렵다)가 아니라 "우리는 NVIDIA 없이 서비스한다"(점점 가능하다)이다. 미국 수출 통제에 직면한 중국 엔터프라이즈 고객에게, V4는 프런티어급 오픈웨이트 모델이 첫날부터 신뢰할 만한 국내 실리콘 서빙 경로와 함께 출하된 첫 번째 사례이다. DeepSeek의 2025년 1월 R1 변곡점과 함께 읽으면, V4는 1년에 걸친 이야기 호를 닫는다: 중국 오픈웨이트 생태계는 이제 프런티어 코딩 모델을 **그리고** 그것을 서비스할 기반을 같은 날에 출시할 수 있다.

### 2026년 4월 27일 —— Microsoft-OpenAI 재구조화

Microsoft와 OpenAI가 2019년 이래 프런티어 모델 배포를 정의해 온 관계를 실질적으로 느슨하게 하는 수정 파트너십 협정을 발표한다. 장기 결과의 내림차순으로 이 분야에 중요한 세 가지 변경:

1. **OpenAI의 클라우드 독점이 종료된다.** OpenAI는 이제 AWS와 Google Cloud를 포함한 어떤 클라우드 제공자를 통해서도 자사 모델 API 접근을 제공할 수 있다. Microsoft는 Azure 우선 출시 권한과 함께 1차 클라우드 파트너로 남지만, "OpenAI = Azure"의 동기는 사라졌다.
2. **AGI 조항이 더 이상 부담을 떠받치지 않는다.** Microsoft의 1차 발표는 라이선스 변경을 OpenAI IP 라이선스를 2032년까지 "비독점적"으로 만드는 것으로 프레이밍한다. CNBC와 PitchBook 2차 보도는 이전에 다투어진 AGI 조항 ——OpenAI가 AGI가 달성되었다는 일방 선언으로 재정 의무에서 빠져나갈 수 있게 했을 —— 이 수정 조건 하에서는 더 이상 적용되지 않는다고 기술한다. 어느 쪽이든 투자자 가치 평가가 더 이상 두 당사자가 동의하지 않은 AGI의 정의에 매달리지 않는다.
3. **수익 분배가 비대칭으로 상한이 적용된다.** Microsoft는 더 이상 OpenAI에 수익 분배를 지불하지 않는다. OpenAI의 Microsoft에 대한 지급은 2030년까지 계속되지만, 이전에 존재한 무제한 구조가 아니라 총액 상한 하에서 이루어진다.

이 프레이밍은 IPO 준비로 널리 보도된다 ——OpenAI는 가능한 약 1조 달러 가치 평가에서 2026년 4분기 IPO를 목표로 하고 있으며, AGI 상업적 트리거와 클라우드 일부일처제를 제거하는 것이 IPO 준비 자본 표가 어떻게 보이는지이다. 지식 엔지니어에게 실무적 결과는, 가장 큰 폐쇄형 가중치 프런티어 모델이 이제 DeepSeek과 오픈웨이트 생태계가 이미 누리는 것과 같은 다중 클라우드 배포 형태로 가용해진다는 것이다. "당신의 클라우드를 고르라"가 ——적어도 GPT 계열에 대해서는 —— "당신의 모델을 고르라"를 제약하는 선택이기를 그친다.

### 2026년 4월 28일 —— Bedrock Managed Agents Powered by OpenAI

AWS와 OpenAI가, OpenAI 에이전트 스택을 Amazon Bedrock에 세 가지 동시 한정 프리뷰 제공으로 안착시키는 확장 파트너십을 발표한다(`aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models`, `aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/bedrock-openai-models-codex-managed-agents/`): Bedrock 위의 GPT-5.5 / GPT-5.4 프런티어 모델, **Codex on Amazon Bedrock**(코딩 에이전트 CLI / 데스크톱 / VS Code 확장으로서), 그리고 **Amazon Bedrock Managed Agents powered by OpenAI**. 세 번째 제공이 구조적으로 새로운 것이다. 발표에 따르면, Bedrock Managed Agents는 OpenAI 프런티어 모델을 **OpenAI 에이전트 harness** ——OpenAI의 harness 계층이 별개 제품 표면으로 명명되고 판매되는 첫 번째 사례 —— 와 결합하며, 에이전트별 정체성, 액션 로깅, Bedrock에 한정된 추론을 갖춘 AWS 인프라 위 관리 런타임으로 엔지니어링되었다.

Anthropic의 4월 8일 Managed Agents(첫 프런티어 벤더 관리 에이전트 기반)와 4월 27일 Microsoft-OpenAI 재구조화(OpenAI의 Azure 클라우드 독점을 제거하여 이 AWS 출시를 계약상 가능케 한)와 함께 읽으면, 4월 28일은 구조적인 한 주를 닫는다. 세 프런티어 벤더 중 둘이 이제 자신이 완전히 소유하지 않는 클라우드 인프라 위에서 자신의 오케스트레이터 시트를 관리되는 primitive로 출하한다. Managed Agents 패턴 ——별개 정체성, 세션 상태, 제품으로서의 harness —— 에 대한 크로스벤더 수렴은 프레이밍을 "Anthropic의 베팅"에서 "새로운 기반의 형태"로 옮긴다. 오케스트레이터 시트에 대해 빌드 대 구매를 비교하는 지식 엔지니어에게 옵션 집합은 더 이상 단일 벤더가 아니다.

### 2026년 4월 28일 —— AHE: 관측가능성 주도 Harness 진화

복단대학교, 베이징대학교, 상하이 Qiji Zhifeng의 한 팀이 **"Agentic Harness Engineering: Observability-Driven Automatic Evolution of Coding-Agent Harnesses"**(arXiv 2604.25850)를 발표한다. AHE는 2026년 3월 Meta-Harness 논문이 연 harness 최적화 문제를 다시 짠다: harness 구성을 검색 공간으로 다루고 그 위에서 옵티마이저를 실행하는 대신, AHE는 세 가지 관측가능성 기둥 ——**구성 요소 관측가능성**(harness 구성 요소에 대한 명시적이고 되돌릴 수 있는 액션 공간), **경험 관측가능성**(이전 실행에서 응축된 궤적 증거), **결정 관측가능성**(시스템이 실행 전에 약속하는 위변조 가능한 편집 예측) —— 을 계측하고, harness가 자체 런타임 신호를 읽음으로써 스스로 진화하게 한다.

벤치마크 수치는 Meta-Harness 이야기를 갱신한다: Codex-CLI 스타일 베이스라인 Terminal-Bench 2 pass@1 69.7%에서 시작하여, 10번의 AHE 반복 후 harness는 **77.0%**에 도달, 인간 설계 Codex-CLI 베이스라인(71.9%)을 능가하고, harness가 최적화되지 않은 모델 패밀리로 이전했을 때 **+5.1 ~ +10.1 pp의 크로스 패밀리 이득**을 보인다. 크로스 패밀리 이전 디테일이 구조적 뉴스다: 진화한 harness는 단지 한 모델의 특이점에 과적합되어 있지 않으며, 그 아래의 기반이 교체되어도 앞으로 운반된다. 실무자에게 AHE는 본 가이드의 섹션 4.8이 "스트레스 테스트"라고 부른 분야를 ——단발 검색이 아니라 harness가 자기 자신에 대해 실행하는 지속적인 관측가능성 루프로서 —— 자동화 가능하게 한다.

### 2026년 4월 —— AgentFlow와 공격 능력으로서의 Harness 합성

"Synthesizing Multi-Agent Harnesses for Vulnerability Discovery"(arXiv 2604.20801)는 다섯 harness 차원(에이전트 역할, prompt, 도구, 통신 토폴로지, 협조 프로토콜)에 걸친 타입 그래프 DSL과 후보 편집에 대한 피드백 주도 외부 루프 및 구조적 검증을 갖춘 **AgentFlow**를 도입한다. **TerminalBench-2**에서 AgentFlow의 합성 harness는 **Claude Opus 4.6으로 84.3%**에 도달 ——공개 Opus 4.6 리더보드 최고점이며, AHE의 77.0%(다른 베이스라인 모델 위에서)를 한 단계 넘어선다.

벤치마크가 뉴스가 아니다. 뉴스는 같은 합성 루프를 모델로 Kimi K2.5를 사용하여 Chrome 위에서 다시 실행했을 때 **이전에 알려지지 않은 10건의 제로데이 취약점, 그 중 두 건의 Critical 샌드박스 탈출 CVE(CVE-2026-5280과 CVE-2026-6297)** 를 산출했다는 것이다. 이는 자동 합성된 에이전트 harness가 외부 검증된 보안 발견을 산출한 첫 발표 사례이다. Anthropic의 Mythos 연합(4월 7일)과 함께 읽으면, AgentFlow는 사이버보안 명제의 공격 측이 더 이상 한 프런티어 벤더의 프리뷰 티어로 게이트되지 않음을 보여 준다 ——오픈 합성 루프, 오픈 모델, 그리고 대상 프로그램이면 충분하다. 2025년의 "해자로서의 harness" 프레이밍은 2026년에 대응항을 얻는다: **공격 능력으로서의 harness**, 그것이 함의하는 모든 양용 불편과 함께.

지식 엔지니어에게 AgentFlow와 AHE는 함께, harness 합성이 이제 실행 가능한 엔지니어링 표면임을 확립한다. 2026년 중반에 운영용 harness를 만드는 실무자들은 Manual / Meta-Harness / AHE / AgentFlow 궤적이 압축될 것을 기대해야 한다: 시니어 harness 엔지니어가 오늘 손으로 하는 설계 선택은, 합성 루프가 내일 자동으로 할 설계 선택이다.

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## 패턴

이 타임라인을 수직으로 읽으면, 패턴이 떠오른다:

**2022-2023**: 모델이 제품. Prompt engineering이 기술. RAG가 아키텍처.

**2024**: Context window가 확장된다. 프로토콜이 표준화된다. 대화는 "모델이 무엇을 할 수 있는가"에서 "모델 주변에 무엇을 만들 수 있는가"로 옮겨간다.

**2025**: Context engineering이 prompt engineering을 대체한다. 스킬, 에이전트, harness가 1차 엔지니어링 표면이 된다. 오픈소스 모델이 기반 계층을 일반화한다. MCP가 인프라가 된다.

**2026**: Harness가 제품 ——그러나 4월까지, 그 프레이밍은 더 이상 충분하지 않다. 상태 있는 프로토콜(SEP-1686 Tasks, 양방향 MCP 런타임)이 MCP를 오케스트레이션 계층으로 바꾼다. Progressive disclosure가 크로스벤더 표준이 된다. 그래프 메모리(Mem0ᵍ)가 풀-context와 선택적 검색 접근 사이의 격차를 좁힌다. 그리고 AI Velocity Paradox가 프런티어를 다시 짠다: 생성은 더 이상 병목이 아니다 ——평가와 거버넌스가 그렇다.

**2026년 4월은 패턴을 더 날카롭게 한다.** 네 개의 가닥이 지배적인 2026년 이야기로 떠오른다:

- **안전 병목으로서의 interpretability.** Mechanistic interpretability는 1월에 Breakthrough Technology로 인정받고, 4월에 첫 운영적 결과를 제공한다: Anthropic의 emotion vectors와 iteration head, 부정 행위를 한 추론 모델에 대한 OpenAI의 chain-of-thought 적발. 특징 레벨 제어 ——회로 레벨에서 모델을 읽고 조종 —— 가 연구 호기심에서 런타임 표면으로 이동한다. Harness는 새로운 센서 클래스를 얻는다.
- **새 스케일링 축으로서의 테스트 시 컴퓨트.** CATTS는 테스트 시 컴퓨트가 예산 문제가 아니라 *타깃팅* 문제임을 입증한다: 합의 인식 불확실성에 의해 롤아웃이 조종될 때, 2.3배 더 적은 토큰으로 9.1% 이득. Advisor Tool과 결합하면, 이는 2축 최적화를 확립한다: 한 축은 무엇에 대해 생각할지를, 다른 축은 얼마나 깊게 생각할지를 고른다.
- **클라우드 네이티브 harness primitive.** Claude Code Routines(4월 14일)는 스케줄 / API / GitHub 이벤트로 트리거되는 에이전트 루프를 위한 첫 관리 기반을 출하했다. 4월 후반까지 이 기반은 더 언번들되었다: Anthropic Managed Agents(4월 8일)는 오케스트레이터 시트 자체에 세션 시간당 $0.08로 가격을 매겼고, Memory for Managed Agents(4월 23일)는 감사 로그가 있는 내구성 세션 횡단 상태를 더했으며, AWS-OpenAI Bedrock Managed Agents(4월 28일, 한정 프리뷰)는 같은 형태로의 크로스벤더 수렴을 확인했다 ——세 프런티어 벤더 중 둘이 이제 자신의 오케스트레이터 시트를 관리 primitive로 판다. 트레이드오프 표면이 여전히 셀프 호스팅이 필요한 것(브라우저 자동화, 분 미만 케이던스, 디바이스 위 데이터, 비-GitHub 트리거)으로 옮겨간다.
- **훈련 가능 모듈로서의 메모리.** Titans + MIRAS는 메모리를 외부 벡터 저장소가 아니라 추론 시 경사 하강으로 갱신되는 신경 모듈로 만듦으로써 long context를 다시 짠다. 비슷한 크기에서 장거리 회상에서 Mamba-2, Gated DeltaNet, Transformer++를 능가한다. 지식 계층은 어텐션 윈도우와 검색 파이프라인에 더해 세 번째 옵션을 얻는다: *학습된 메모리*.
- **Harness 합성이 실행 가능한 엔지니어링 표면이 된다.** 4월 후반은 Meta-Harness(3월) → AHE(4월 28일) → AgentFlow(4월 후반) 궤적을 압축한다. Harness는 이제 관측가능성 루프로 최적화되고(AHE: Terminal-Bench 2에서 69.7% → 77.0%, 크로스 패밀리 이전 동반), 타입 그래프로 합성된다(AgentFlow: TerminalBench-2에서 Opus 4.6으로 84.3%, 같은 루프를 Kimi K2.5로 Chrome에서 다시 실행했을 때의 외부 검증된 10개 제로데이 CVE 추가). 시니어 harness 엔지니어가 오늘 손으로 하는 설계 선택은, 합성 루프가 내일 자동으로 할 설계 선택이다 ——그리고 AgentFlow의 양용 신호(공격 능력으로서의 합성)는 Mythos / Glasswing 호를 반대 방향에서 닫는다.

그리고 ARC-AGI-3는 다섯 가닥 위에 자리하며, 그것들을 옛 조건으로 채점하기를 거부하는 벤치마크로 있다. 그 에이전트들은 지시 없이 자신의 세계 모델을 만들어야 하며, 지시 따르기와 자율적 문제 정의가 같은 것이 아님을 분야에 상기시킨다.

궤적은 분명하다. 이 이야기의 다음 장은 더 큰 모델에 관한 것이 아닐 것이다. 더 좋은 시스템에 관한 것이 될 것이다 ——그리고 2026년에 "더 좋은 시스템"이란, harness가 단지 prompt만 하는 것이 아니라 *읽고*, *조종하고*, *컴퓨트를 할당할 수* 있는 시스템을 점점 더 의미한다.

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## Sources

- OpenAI, "Introducing ChatGPT" (November 30, 2022)
- LangChain GitHub Repository: [https://github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain)
- LlamaIndex GitHub Repository: [https://github.com/run-llama/llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index)
- OpenAI DevDay Keynote, GPT-4 Turbo Announcement (November 2023)
- Google, "Gemini 1.0: Our Largest and Most Capable AI Model" (December 2023)
- Google, "Gemini 1.5: Our Next-Generation Model" (February 2024)
- Anthropic, "Introducing the Model Context Protocol" (November 2024)
- DeepSeek, "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning" (January 2025)
- Moonshot AI, Kimi Long-Context Technical Blog (March 2024)
- Karpathy, A., remarks on context engineering (mid-2025)
- Manus, "Context Engineering for AI Agents" blog post (July 2025)
- Notion, "Introducing Notion 3.0" (September 2025)
- Anthropic, "Agent Skills" documentation (October 2025)
- Linux Foundation, "MCP Joins the Linux Foundation" announcement (December 2025)
- Anthropic, agentskills.io open standard (December 2025)
- Baidu, ERNIE 5.0 Launch (January 2026)
- Moonshot AI, Kimi K2.5 Agent Swarm (January 2026)
- Heinrich (@arscontexta), Skill Graphs concept --- X post, early 2026: [https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467](https://x.com/arscontexta/status/2023957499183829467); GitHub: [https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta](https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta)
- "Meta-Harness: Quantifying the Impact of Harness Engineering on LLM Performance" (March 2026)
- "SkillReducer: Managing Skill Proliferation in Large-Scale Agent Systems" (March 2026)
- MCP SDK download statistics, npm/PyPI (Q1 2026)
- MIT Technology Review, "10 Breakthrough Technologies of 2026: Mechanistic Interpretability" (January 12, 2026): [https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1130003/mechanistic-interpretability-ai-research-models-2026-breakthrough-technologies/](https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1130003/mechanistic-interpretability-ai-research-models-2026-breakthrough-technologies/)
- Chollet et al., "ARC-AGI-3: Interactive Benchmarks for Agentic Intelligence," arXiv 2603.24621 (April 2026): [https://arxiv.org/html/2603.24621v1](https://arxiv.org/html/2603.24621v1)
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- Caylent, "Claude Opus 4.7 Deep Dive: Capabilities, Migration, and the New Economics of Long-Running Agents" (April 2026): [https://caylent.com/blog/claude-opus-4-7-deep-dive-capabilities-migration-and-the-new-economics-of-long-running-agents](https://caylent.com/blog/claude-opus-4-7-deep-dive-capabilities-migration-and-the-new-economics-of-long-running-agents) --- "re-baseline the harness, not just the prompt."
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- About Amazon, "AWS and OpenAI announce expanded partnership to bring frontier intelligence to the infrastructure you already trust" (April 28, 2026): [https://www.aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models](https://www.aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models)
- OpenAI, "OpenAI models, Codex, and Managed Agents come to AWS" (April 28, 2026): [https://openai.com/index/openai-on-aws/](https://openai.com/index/openai-on-aws/)

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*이전 장: [10장 — 실세계 지식 Harness 구축하기](10-case-study.md)*
