AI 에이전트 웹서비스에 코딩 런타임을 붙이는 방법#

2026-04-19

개인적으로 AI 에이전트 기반의 웹서비스를 구상하거나 개발할 때, 꽤 빠르게 부딪히는 질문이 있습니다.

“이 서비스의 에이전트가 정말 일을 하게 만들려면, 코딩 능력을 어디서 가져와야 할까?”

아이디어를 처음 잡을 때는 흔히 이렇게 생각하기 쉽습니다. 모델 API를 붙이고, 파일 편집 기능을 만들고, 셸 명령을 실행하고, 테스트를 돌리고, 결과를 정리하면 되지 않을까. 하지만 조금만 깊게 들어가 보면, 그 안에는 생각보다 많은 것이 들어 있습니다.

노트북을 접어도 일하는 에이전트: Lightsail, Hermes, Discord로 만든 원격 개발 환경#

2026-06-01

문제는 노트북이 접히는 순간 시작되었습니다#

필자는 한동안 Hermes Agent를 로컬 노트북에 설치해서 사용했습니다. 로컬에서 바로 저장소를 열고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하는 경험은 빠르고 직관적이었습니다. 하지만 생활 패턴과 맞지 않는 문제가 있었습니다. 노트북을 접어서 가방에 넣는 순간 에이전트도 함께 멈췄습니다.

AI 에이전트를 쓰는 이유는 사람이 자리를 비운 동안에도 일을 맡기기 위해서입니다. 그런데 실행 환경이 로컬 노트북에 묶여 있으면, 이동 중에는 모바일로 확인만 할 수 있고 실제 작업은 이어가기 어렵습니다. 특히 긴 테스트, 의존성 설치, 저장소 분석처럼 시간이 걸리는 작업은 노트북이 켜져 있어야만 진행됩니다.

하네스 스킬이라 부르기로 했다 — 잘하고 있다는 착각을 깨고 내 하네스를 열기까지#

2026-06-08

이름 없는 것들 앞에서#

LLM Wiki라는 것을 처음 봤을 때, 그리고 GStack을 봤을 때, 필자가 가장 먼저 한 생각은 의외로 “이걸 뭐라고 불러야 하지?” 였습니다.

둘 다 AI 에이전트를 더 잘 다루기 위한 수단이라는 점은 분명했습니다. 필자가 이전 글에서 정리한 하네스 엔지니어링, 즉 AI 에이전트를 안전하고 안정적으로 운용하기 위한 인프라 설계 분야의 관점에서 보면, 이런 것들은 명백히 “하네스를 만들 때 가져다 쓰는 도구"였습니다.