하네스 엔지니어링 기초 시리즈 (4편)

하네스 엔지니어링 기초 시리즈 (4편)

모델보다 중요한 실행 환경, 컨텍스트, 도구 표면, 에이전트 루프의 기본 문법

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전체 편 목록

1하네스 엔지니어링 기초 (1/4) — AI 에이전트에서 모델보다 하네스가 중요한 이유
좋은 모델을 붙였는데도 결과가 들쭉날쭉하다면, 문제는 모델보다 그 모델이 읽는 지시문, 호출하는 도구, 실패를 잡는 검증 루프에 있을 가능성이 높다. 이 글은…
2하네스 엔지니어링 기초 (2/4) — AI 에이전트 작동 원리: 컨텍스트, 도구 호출, 에이전트 루프
AI 에이전트는 스스로 컴퓨터를 만지는 존재가 아니다. 모델은 텍스트 안에서 다음 행동을 제안하고, 하네스는 그 행동을 실제 도구 호출로 바꾸고, 결과를 다시…
3하네스 엔지니어링 기초 (3/4) — 프롬프트보다 중요한 컨텍스트 설계와 지시 파일
많은 팀이 에이전트 품질 문제를 "프롬프트를 더 길게 쓰면 되나?"로 접근한다. 하지만 실전에서 더 자주 중요한 것은 문장을 늘리는 일이 아니라, 어떤 규칙은…
4하네스 엔지니어링 기초 (4/4) — MCP와 도구 엔지니어링: AI 에이전트 도구를 제대로 설계하는 법
에이전트에 도구를 더 많이 붙인다고 더 유능해지지는 않는다. 오히려 이름이 모호하고, 권한이 과하고, 출력이 장황한 도구는 강한 모델도 반복해서 헷갈리게 만든…

권장 학습 페이스

편당 평균 25~40분 분량. 일주일에 1~3편 페이스로 진행하면 정착도가 가장 높다.

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(시리즈 시작) 📚 시리즈 목차 2/6 파인튜닝 → 트랜스포머 한 블록의 데이터 흐름을 문자열 → 토큰 → 임베딩 → 어텐션 → 출력 표현 까지 손으로 풀어 본다. 이번 편이 끝나면 "왜 \(\sqrt{d_k}\)로 나누는가", "RoPE는 무엇을 회전시키는가", "한국어가 영어보다 토큰이 많은 까닭은 무엇인가"가 한 줄로 설명될 수 있다. 0. 학습 목표 이 편을 마치면 다음을 직접 할 수 있다. BPE 토크나이저 가 어휘를 어떻게 학습하고 새 문자열을 어떻게 자르는지 종이 위에서 시뮬레이션한다. 임베딩 행렬 의 모양과 초기화, weight tying의 의미를 한 줄로 설명한다. Scaled Dot-Product Attention 의 식을 차원 단위로 추적하고 PyTorch 30줄로 재현한다. Multi-Head Attention 이 한 헤드와 비교해 무엇이 다른지, 헤드 수가 늘면 어디가 비싸지는지 답한다. Sinusoidal·RoPE·ALiBi 세 위치 인코딩의 식과 외삽 성질을 구분한다. 컨텍스트 확장이 왜 \(O(N^2)\)인지, "Lost in the Middle"이 왜 발생하는지 설명한다. 1. 핵심 요약 트랜스포머의 입력은 문자열 이 아니라 정수 ID 시퀀스 다. 토크나이저가 문자열 → ID로 자른다. 임베딩은 정수 ID를 \(d\)차원 벡터로 lookup하는 학습 가능한 테이블이다. Self-Attention은 \(\text{softmax}(QK^\top / \sqrt{d_k}) V\) 한 줄이 핵심이고, 멀티헤드는 같은 연산을 여러 부분 공간에서 병렬화한 것이다. 위치 정보는 임베딩에 직접 더하거나(Sinusoidal), Q·K에 회전을 가하거나(RoPE), 어텐션 스코어에 거리 패널티를 더해서(ALiBi) 주입한다. 컨텍스트 길이 \(N\)에 대해 표준 어텐션은 \(O(N^2)\) 비용을 갖고, 긴 컨텍스트에서는 중간 위...
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