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에이전트 도구 공간 설계

AI 에이전트의 액션 공간, 도구 정의 및 관찰 형식을 설계 및 최적화하여 완료율을 높입니다. 에이전트를 정의하거나 개선할 때 사용하세요.

에이전트 도구 공간 설계란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 액션 공간, 관찰 형식, 오류 복구 및 컨텍스트 예산을 체계적으로 설계하고 최적화하는 방법을 제공합니다. 특히 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 에이전트가 계획을 수립하고, 도구를 호출하며, 오류에서 복구하고, 작업을 완료하는 과정을 개선하는 데 초점을 맞춥니다. 핵심 모델은 액션 공간 품질, 관찰 품질, 복구 품질, 컨텍스트 예산 품질이라는 네 가지 제약 조건을 기반으로 하며, 각 요소를 개선하기 위한 구체적인 규칙과 패턴을 제시합니다. 또한 ReAct, 함수 호출, 하이브리드 아키텍처와 같은 패턴 가이드와 완료율, 재시도 횟수, pass@1/pass@3, 작업당 비용 등의 벤치마킹 지표를 통해 에이전트 성능을 정량적으로 평가할 수 있도록 돕습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/agent-harness-construction

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문서

에이전트 도구 공간 설계은(는) 무엇을 하나요?

에이전트가 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 오류에서 복구하고, 작업 완료에 수렴하는 방식을 개선할 때 이 스킬을 사용하세요.

핵심 모델

에이전트 출력 품질은 다음에 의해 제약을 받습니다:

  1. 액션 공간 품질
  2. 관찰 품질
  3. 복구 품질
  4. 컨텍스트 예산 품질

액션 공간 설계

  1. 안정적이고 명확한 도구 이름을 사용하세요.
  2. 입력은 스키마 우선으로 유지하고 좁게 유지하세요.
  3. 결정론적 출력 형태를 반환하세요.
  4. 격리가 불가능하지 않다면 포괄적인 도구를 피하세요.

세분화 규칙

  • 고위험 작업(배포, 마이그레이션, 권한)에는 마이크로 도구를 사용하세요.
  • 일반적인 편집/읽기/검색 루프에는 중간 도구를 사용하세요.
  • 왕복 오버헤드가 지배적인 비용일 때만 매크로 도구를 사용하세요.

관찰 설계

모든 도구 응답에는 다음이 포함되어야 합니다:

  • status: success|warning|error
  • summary: 한 줄 결과
  • next_actions: 실행 가능한 후속 조치
  • artifacts: 파일 경로 / ID

오류 복구 계약

모든 오류 경로에 대해 다음을 포함하세요:

  • 근본 원인 힌트
  • 안전한 재시도 지침
  • 명시적인 중지 조건

컨텍스트 예산 관리

  1. 시스템 프롬프트를 최소화하고 불변으로 유지하세요.
  2. 큰 지침은 필요 시 로드되는 스킬로 옮기세요.
  3. 긴 문서를 인라인으로 포함하는 대신 파일 참조를 선호하세요.
  4. 임의의 토큰 임계값이 아닌 단계 경계에서 압축하세요.

아키텍처 패턴 가이드

  • ReAct: 경로가 불확실한 탐색적 작업에 가장 적합합니다.
  • 함수 호출: 구조화된 결정론적 흐름에 가장 적합합니다.
  • 하이브리드(권장): ReAct 계획 + 타입화된 도구 실행.

벤치마킹

추적할 항목:

  • 완료율
  • 작업당 재시도 횟수
  • pass@1 및 pass@3
  • 성공적인 작업당 비용

안티 패턴

  • 중복된 의미를 가진 너무 많은 도구.
  • 복구 힌트가 없는 불투명한 도구 출력.
  • 다음 단계 없이 오류만 출력.
  • 관련 없는 참조로 인한 컨텍스트 과부하.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

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