프롬프트 엔지니어링 - 하네스 엔지니어링 - 무신사, 슬로우 쿼리 자동화 파이프라인

https://techblog.musinsa.com/ai-%EC%8A%A4%ED%8E%98%EC%85%9C%EB%A6%AC%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EC%99%80-%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%83%A5-%ED%95%98%EB%84%A4%EC%8A%A4%EB%A1%9C-%EC%A0%9C%EC%96%B4%ED%95%98%EB%8A%94-ai-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B8-6c578f8bd1fb

2026.5.17
[AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인]

이 글은 무신사 기술 블로그에 게재된 포스팅으로, 데이터베이스의 슬로우 쿼리를 자동으로 탐지하고 개선하기 위해 설계된 AI 파이프라인인 'query-engineer'의 구축 과정을 다루고 있습니다. 저자는 단순한 범용 AI 활용을 넘어, AI에게 명확한 역할과 제약을 부여하는 '하네스(Harness)' 설계가 성능 최적화와 품질 보증의 핵심임을 강조합니다. 시스템은 7단계의 자동화 공정을 통해 쿼리 분석, 패치 생성, 교차 검증 및 코드 리뷰를 수행하며, 개발자는 최종 승인자로서 전략적 판단에 집중하는 인간과 AI의 협업 모델을 제시합니다. 결과적으로 이 프로젝트는 엔지니어의 역할을 직접 코드를 작성하는 것에서 AI가 올바르게 작동할 수 있는 환경을 설계하는 것으로 재정의하고 있습니다.

 

Agent = Model + Harness — 모델이 아닌 모든 것이 하네스입니다.
— The Anatomy of an Agent Harness, LangChain