AI 에이전트가 단순히 모델의 성능에만 의존하지 않고, 실질적이고 신뢰할 수 있는 작업을 수행하기 위해서는 정교하게 설계된 'harness'가 필요합니다. 이를 구현하는 핵심 방법론이 바로 'Loop Engineering'입니다. 이 글에서는 네 가지 주요 루프를 설명합니다: 첫째, 모델이 도구를 호출하며 작업을 수행하는 Agent loop, 둘째, 결과물을 검증하고 피드백을 주는 Verification loop, 셋째, 외부 이벤트에 반응하여 시스템과 연결되는 Event driven loop, 마지막으로 실행 기록인 trace를 분석해 스스로를 개선하는 Hill climbing loop입니다. 또한, 모든 단계에서 human oversight를 통해 인간의 전문성을 결합하는 것이 매우 중요하다고 강조합니다.