#하네스
4개의 포스트
![[특집] 당신의 게임이 하네스다 — 'LLM은 게임에 약하다'는 착각, 그리고 게임 자체를 AI 에이전트의 하네스로 만드는 일곱 가지 방법](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fgih-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 당신의 게임이 하네스다 — 'LLM은 게임에 약하다'는 착각, 그리고 게임 자체를 AI 에이전트의 하네스로 만드는 일곱 가지 방법
2026년 9월 캐나다 캘거리의 인디 게임 행사에서 15년 차 게임 프로그래머 카일 쿠크슈텔이 45분 발표를 했다. 제목은 「당신의 게임이 하네스다」. 게임 업계에 퍼진 'LLM은 게임에 약하다'는 말을 그는 뒤집는다. 문제는 모델의 능력이 아니라 게임이 AI에게 읽히지 않는다는 것, 곧 맥락(context)의 문제라는 것이다. 처방은 AI가 아니라 게임 쪽에 있다 — 시드 하나, 한 모양의 오브젝트(나무도 개다), 텍스트로 재생되는 명령, 코드 밖의 데이터, 엔진과 분리된 시뮬레이션, 스크린샷 대신 픽셀 diff, 사람용 GUI 대신 텍스트 프로파일. 이 글은 그 처방을 하나씩 풀면서, 각각이 둠의 데모 파일(1993)과 에이지 오브 엠파이어의 '28.8 모뎀 위의 1,500명의 궁수', 스타크래프트 리플레이, 팩토리오의 디싱크 리포트에서 어떻게 이미 쓰였는지를 따라간다. 하네스라는 말이 테스트 하네스에서 2026년 '하네스 엔지니어링'까지 어떻게 왔는지, 같은 제미나이가 RAM을 텍스트로 받으면 포켓몬을 완주하고 픽셀만 받으면 0.48%에 머무는 이유, 게임 업계 52%가 AI를 해롭다고 보는 2026년의 반감과 한국 게임사 70%의 도입률까지 — 여섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.
![[특집] 「Fable이 내 일자리를 가져갔다」 — AI는 더 잘해서가 아니라 '더 싸서' 사람을 밀어낸다: 마지막 엔지니어의 고백으로 읽는 2026년 AI 감원의 구조](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fftj-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 「Fable이 내 일자리를 가져갔다」 — AI는 더 잘해서가 아니라 '더 싸서' 사람을 밀어낸다: 마지막 엔지니어의 고백으로 읽는 2026년 AI 감원의 구조
2026년 10월 11일, 보안·암호학 글로 알려진 블로거 Cendyne이 8분짜리 글 「Fable이 내 일자리를 가져갔다(Fable took my jorb)」를 올렸다. 회사의 '마지막 엔지니어'였던 그는 이렇게 쓴다. Fable이 내 일을 더 잘해서가 아니라, 내 연봉보다 쌌다. 그리고 'AI가 내 일을 가져갔다'는 말은 'AI가 내 자리를 없애는 데 한몫했다'보다 말하기 재미있을 뿐이라고. 해커뉴스에서 댓글 355개가 붙은 이 글을, 러다이트와 케인스부터 아제모을루의 '그저 그런 자동화', 브리뇰프슨의 '탄광 속 카나리아' 2026년 갱신판, 챌린저의 AI 감원 통계, 그리고 쇼피파이 Helix와 테오의 ts-rust가 보여 준 '하네스'의 구조, METR의 시간 지평, 'hmm-hmm-hmm' 반복의 정체까지 따라가며 읽는다. 인터랙티브 여섯 개와 함께.
GLM-Legal 완전 해부 — 가벼운 모델이 법률 에이전트 시험에서 프런티어를 이긴 방법: 중간학습, 하네스 공진화, 그리고 19.2%의 의미
2026년 10월 12일, 중국 Z.ai가 법률 특화 모델 GLM-Legal을 공개했습니다. 활성 파라미터 18B짜리 가벼운 모델(GLM-5.3-Flash) 위에 법률 중간학습과 수만 개의 법률 과제 환경 강화학습을 얹었더니, 로펌 실무 과제를 끝까지 해내야 하는 Harvey LAB에서 전 항목 통과율 19.2%로 Claude Fable 5(11.3%)와 GPT-6 Astra(5.4%)를 앞섰습니다. 과제당 비용은 0.15달러로 Fable 5의 약 130분의 1입니다. 그런데 19.2%는 열 건 중 여덟 건을 '불합격'했다는 뜻이기도 합니다. 1970년대 규칙 기반 법률 AI부터 가짜 판례 사건, LegalBench에서 Harvey LAB으로 바뀐 시험지, 중간학습과 하네스 공진화라는 아키텍처, 시연 세 장면, 순위표에서 빠진 모델과 퇴보한 지표까지, 이 발표를 둘러싼 모든 것을 쉽게 풀어 씁니다. 인터랙티브 6개, 논문·벤치마크 그림 11장, 삽화 10장.
루프를 쌓는 기술: LangChain이 그린 '4중 루프'와 스스로 진화하는 에이전트
LangChain의 글 한 편이 개발자 타임라인을 뒤흔들었다. '에이전트를 프롬프트하지 말고, 루프를 쌓아라(loopcraft).' 핵심은 네 개의 루프를 겹겹이 포개는 것 — 일하는 에이전트 루프, 채점하는 검증 루프, 스스로 깨어나는 이벤트 루프, 그리고 자기 자신을 고쳐 쓰는 힐 클라이밍 루프. ReAct(2022)와 Reflexion(2023)이라는 두 논문에서 뿌리를 찾고, LangChain의 '문서 봇' 사례로 네 루프가 하나로 포개지는 순간을 눈으로 확인한다. swyx의 'Salty Lesson'부터 2026년의 복리 효과까지, 용어가 생소해도 그림과 사례로 끝까지 쉽게.