ETCLOVG · L — Lifecycle & Orchestration (라이프사이클 · 오케스트레이션)

에이전트가 언제 시작하고 / 무엇을 하고 / 어떻게 끝나는가 를 정하는 계층. 단일 에이전트 루프, 멀티 에이전트 오케스트레이션, issue→PR 파이프라인, planner-generator-evaluator 구조.

상위 노트: 2026-05-24-agent-harness-engineering-survey · MOC: moc-ai-agents-orchestration · moc-ai-agents-harness

정의 (Scope)

Lifecycle & orchestration.

서베이의 1차 프로젝트 수: 47개 — 전 레이어 중 1위 🥇. 오픈소스 생태계가 가장 두텁게 모인 곳.

핵심 관심사 (Key Concerns)

관심사내용
루프 모양ReAct, plan-and-execute, planner–generator–evaluator, ladder/graph
분업(divide of labor)1 agent vs role-based crews vs supervisor-worker vs hierarchical delegation
상태 머신작업의 단계(stage), 체크포인트, 재시작 가능성(resumability)
핸드오프에이전트 간, 에이전트→도구, 에이전트→사람
자가 평가 분리generator와 evaluator를 분리해 객관 신호 확보 (GAN-inspired)
간소화모델이 좋아지면 sprint 구조처럼 일부 단계는 제거 가능

핵심 패턴: Planner → Generator → Evaluator

Anthropic harness design에서 출발한 기본형 (3-planner-generator-evaluator-3-에이전트-구조 참고)

Planner → Generator → Evaluator
  • Planner: 1~4문장 프롬프트를 상세 제품 스펙으로 확장
  • Generator: 스펙을 스프린트 단위로 구현
  • Evaluator: 실제 산출물을 직접 조작하며 객관 채점

실험: 솔로 에이전트 (200 / 6시간 / 작동) — 비용은 22배지만 동작하는 결과물 차이.

대표 오픈소스 (Awesome-Agent-Harness · Harness Architecture & Orchestration)

Project한 줄
AutoGen (microsoft)다중 에이전트 상호작용·오케스트레이션 프레임워크
LangGraph그래프 기반 stateful runtime — 결정론적 워크플로우 제어
Semantic Kernel엔터프라이즈 등급 에이전트 프레임워크
OpenAI Agents SDK멀티 에이전트 워크플로우·핸드오프 경량 프레임워크
Symphony (openai)티켓 기반 오케스트레이션 — 작업을 격리된 자율 실행 런으로
deepagents / deepagentsjs (langchain-ai)장기 실행, 도구 사용 에이전트 하네스 + planning + subagents
Archon (coleam00)YAML phases + worktrees + validation gates — workflow engine
Google ADK코드 우선 toolkit (build / evaluate / deploy)
Microsoft Agent Framework멀티 언어, graph workflows, observability
Cloudflare Agents배포·런타임 인프라를 갖춘 플랫폼
DeerFlow (bytedance)장기 super-agent — memory + tools + subagents + sandboxes
Hive (aden-hive)결과 중심(outcome-driven) 런타임, 명시적 제어 루프
Ruflo (ruvnet)Claude Code용 멀티 에이전트 (swarms, persistent memory, MCP hooks)

우리 vault 연결 노트

열린 문제 연결

  • Open Problem 4 (standard handoffs) — handoff에 intent/constraints/permissions/artifacts/provenance/budget/risk/trace까지 포함하는 프로토콜
  • Open Problem 5 (adaptive simplification) — 모델이 좋아지면 sprint 같은 단계는 dropping 가능

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