AI 에이전트 시스템의 아키텍처 설계 결정 사항

Architectural Design Decisions in AI Agent Harnesses

AI 에이전트 시스템은 점점 더 재사용 가능한 LLM(Large Language Model) 이외의 엔지니어링 인프라에 의존하며, 이 인프라는 도구 중개, 컨텍스트 처리, 위임, 안전 제어 및 오케스트레이션을 포함합니다. 그러나 이러한 주변 인프라의 아키텍처 설계 결정 사항은 아직 충분히 연구되지 않았습니다. 본 논문에서는 공개된 70개의 에이전트 시스템 프로젝트를 대상으로 프로토콜 기반의, 소스 코드를 기반으로 한 경험적 연구를 수행하여 다음과 같은 세 가지 질문에 답하고자 합니다. 첫째, 프로젝트 전반에 걸쳐 어떤 설계 결정 요소가 반복적으로 나타나는가? 둘째, 이러한 결정 요소는 어떻게 함께 나타나는가? 셋째, 어떤 일반적인 아키텍처 패턴이 나타나는가? 방법론적으로, 우리는 소스 코드 및 기술 자료 분석을 통해 다양한 에이전트 시스템 코퍼스를 분석하는 투명한 조사 절차를 제시합니다. 경험적으로, 우리는 다섯 가지 반복적인 설계 차원(서브 에이전트 아키텍처, 컨텍스트 관리, 도구 시스템, 안전 메커니즘, 오케스트레이션)을 식별하고, 파일 기반, 하이브리드 및 계층적 컨텍스트 전략이 코퍼스에서 선호되는 경향을 보이며, 레지스트리 기반 도구 시스템이 여전히 지배적이지만 MCP(Message-Passing Computation) 및 플러그인 기반 확장이 등장하고 있음을 확인했습니다. 또한, 중간 수준의 격리가 일반적이지만, 높은 수준의 보안 감사 기능은 드물다는 것을 발견했습니다. 프로젝트 간의 공동 발생 분석 결과, 더 깊은 수준의 조정은 더 명시적인 컨텍스트 서비스와 함께 나타나며, 더 강력한 실행 환경은 더 체계적인 거버넌스와 함께 나타나고, 공식화된 도구 등록 경계는 더 넓은 생태계 목표와 함께 나타나는 것을 확인했습니다. 우리는 경량 도구, 균형 잡힌 CLI(Command-Line Interface) 프레임워크, 멀티 에이전트 오케스트레이터, 엔터프라이즈 시스템 및 시나리오 기반 프로젝트를 포함하는 다섯 가지 반복적인 아키텍처 패턴을 종합했습니다. 본 연구 결과는 에이전트 시스템 엔지니어링의 아키텍처 정형성에 대한 증거 기반 설명을 제공하며, 프레임워크 설계자, 선택자 및 연구자에게 실질적인 지침을 제공합니다.

AI agent systems increasingly rely on reusable non-LLM engineering infrastructure that packages tool mediation, context handling, delegation, safety control, and orchestration. Yet the architectural design decisions in this surrounding infrastructure remain understudied. This paper presents a protocol-guided, source-grounded empirical study of 70 publicly available agent-system projects, addressing three questions: which design-decision dimensions recur across projects, which co-occurrences structure those decisions, and which typical architectural patterns emerge. Methodologically, we contribute a transparent investigation procedure for analyzing heterogeneous agent-system corpora through source-code and technical-material reading. Empirically, we identify five recurring design dimensions (subagent architecture, context management, tool systems, safety mechanisms, and orchestration) and find that the corpus favors file-persistent, hybrid, and hierarchical context strategies; registry-oriented tool systems remain dominant while MCP- and plugin-oriented extensions are emerging; and intermediate isolation is common but high-assurance audit is rare. Cross-project co-occurrence analysis reveals that deeper coordination pairs with more explicit context services, stronger execution environments with more structured governance, and formalized tool-registration boundaries with broader ecosystem ambitions. We synthesize five recurring architectural patterns spanning lightweight tools, balanced CLI frameworks, multi-agent orchestrators, enterprise systems, and scenario-verticalized projects. The result provides an evidence-based account of architectural regularities in agent-system engineering, with grounded guidance for framework designers, selectors, and researchers.