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자율 에이전트 하네스

Claude Code를 지속적 메모리, 예약 작업, 컴퓨터 사용, 작업 큐를 갖춘 완전 자율 에이전트 시스템으로 전환합니다. 독립 실행형 에이전트 프레임워크(Hermes, AutoGPT)를 대체하기 위해 Claude Code를 활용합니다.

자율 에이전트 하네스란 무엇인가요?

자율 에이전트 하네스는 Claude Code의 네이티브 세션 도구와 외부 스케줄러, 메모리 시스템, 컴퓨터 사용 통합 기능을 결합하여 완전 자동화된 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있는 설정 패턴입니다. Hermes나 AutoGPT와 같은 독립 실행형 에이전트 프레임워크를 대체하도록 설계되었으며, Claude Code CLI를 중심으로 `/loop` 명령어를 통한 예약 작업, MCP 메모리 서버를 통한 지식 그래프 기반 영구 메모리, 컴퓨터 사용 툴을 통한 브라우저 및 데스크톱 자동화, 작업 큐 파일을 통한 세션 간 지속되는 작업 관리를 지원합니다. 핵심 아키텍처는 Claude Code 런타임, ECC Skill 및 에이전트 계층, MCP 서버 계층으로 구성되며, 사용자는 자율 작업 범위를 명시적으로 설정하고 승인해야 합니다. 주요 사용 사례로는 자동 PR 리뷰어, 일일 개인 리서치 에이전트, 회의 준비 에이전트 등이 있으며, 예약 작업은 대화형 세션 내에서는 `/loop`, 세션 외부에서는 OS 크론이나 GitHub Actions와 같은 외부 스케줄러를 통해 실행됩니다.

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

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문서

자율 에이전트 하네스은(는) 무엇을 하나요?

Claude Code의 세션 도구를 개별적으로 구성된 스케줄링, 메모리 및 컴퓨터 사용 통합과 결합합니다. 이는 번들로 제공되는 상시 실행 런타임이 아닌 설정 패턴입니다.

동의 및 안전 경계

자율 운영은 사용자가 명시적으로 요청하고 범위를 지정해야 합니다. 사용자가 해당 기능과 현재 설정의 대상 작업 공간을 승인하지 않은 경우 일정을 생성하거나, 원격 에이전트를 파견하거나, 영구 메모리를 쓰거나, 컴퓨터 제어를 사용하거나, 외부에 게시하거나, 타사 리소스를 수정하거나, 개인 통신에 대해 행동하지 마십시오.

반복 또는 이벤트 기반 작업을 활성화하기 전에 드라이런 계획과 로컬 큐 파일을 선호하십시오. 자격 증명, 개인 작업 공간 내보내기, 개인 데이터 세트 및 계정별 자동화는 재사용 가능한 ECC 아티팩트에서 제외하십시오.

활성화 시기

  • 사용자가 지속적으로 또는 예약에 따라 실행되는 에이전트를 원하는 경우
  • 정기적으로 트리거되는 자동화된 워크플로우를 설정하는 경우
  • 세션 간 컨텍스트를 기억하는 개인 AI 어시스턴트를 구축하는 경우
  • 사용자가 "매일 이것을 실행", "정기적으로 이것을 확인", "계속 모니터링"이라고 말하는 경우
  • Hermes, AutoGPT 또는 유사한 자율 에이전트 프레임워크의 기능을 복제하려는 경우
  • 예약된 실행과 결합된 컴퓨터 사용이 필요한 경우

아키텍처

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Claude Code 런타임                        │
│                                                              │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │  Crons   │  │ 파견     │  │ 메모리   │  │ 컴퓨터     │ │
│  │ 일정     │  │ 원격     │  │ 저장소   │  │ 사용       │ │
│  │ 작업     │  │ 에이전트 │  │          │  │             │ │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └──────┬──────┘ │
│       │              │             │                │        │
│       ▼              ▼             ▼                ▼        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              ECC Skill + 에이전트 계층               │    │
│  │                                                      │    │
│  │  skills/     agents/     commands/     hooks/        │    │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘    │
│       │              │             │                │        │
│       ▼              ▼             ▼                ▼        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              MCP 서버 계층                            │    │
│  │                                                      │    │
│  │  memory    github    exa    supabase    browser-use  │    │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘    │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

핵심 구성 요소

1. 영구 메모리

Claude Code의 내장 메모리 시스템을 구조화된 데이터를 위한 MCP 메모리 서버로 강화하여 사용합니다.

내장 메모리 (~/.claude/projects/*/memory/):

  • 사용자 기본 설정, 피드백, 프로젝트 컨텍스트
  • 프론트매터가 있는 마크다운 파일로 저장
  • 세션 시작 시 자동 로드

MCP 메모리 서버 (구조화된 지식 그래프):

  • 개체, 관계, 관찰
  • 쿼리 가능한 그래프 구조
  • 세션 간 지속성

메모리 패턴:

# 단기: 현재 세션 컨텍스트
세션 내 작업 추적을 위해 TodoWrite 사용

# 중기: 프로젝트 메모리 파일
세션 간 리콜을 위해 ~/.claude/projects/*/memory/에 작성

# 장기: MCP 지식 그래프
영구 구조화 데이터를 위해 mcp__memory__create_entities 사용
관계 매핑을 위해 mcp__memory__create_relations 사용
알려진 개체에 대한 새 사실을 위해 mcp__memory__add_observations 사용

2. 예약 작업 (Crons)

대화형 세션 내에서 반복 프롬프트를 위해 Claude Code의 네이티브 예약 작업을 사용합니다. 이러한 작업은 세션 범위 내에서 실행되며, 열려 있는 세션과 독립적으로 실행되어야 하는 작업에는 외부 스케줄러가 필요합니다. /loop에는 예약 MCP 서버가 필요하지 않습니다.

크론 설정:

# 대화형 Claude Code 세션에서
/loop 30m 이 저장소의 열린 PR을 검토하고 CI 실패를 요약합니다.

셸에서 한 번 실행하려면 CLI를 호출하기 전에 작업 디렉터리를 설정하십시오:

cd "/path/to/repo" && claude -p "열린 PR을 검토하고 요약합니다"

대화형 세션이 실행되고 있지 않을 때 해당 명령을 반복적으로 호출하려면 OS 스케줄러 또는 CI 일정을 사용하십시오. 실행기의 인증 및 도구 권한을 별도로 구성하십시오.

유용한 크론 패턴:

패턴일정사용 사례
일일 스탠드업0 9 * * 1-5PR, 이슈, 배포 상태 검토
주간 리뷰0 10 * * 1코드 품질 메트릭, 테스트 커버리지
시간별 모니터0 * * * *프로덕션 상태, 오류율 확인
야간 빌드0 2 * * *전체 테스트 스위트 실행, 보안 검사
회의 전 준비*/30 * * * *예정된 회의를 위한 컨텍스트 준비

3. 파견 / 원격 에이전트

인증된 CI 작업 또는 웹훅 수신기가 자신이 소유한 작업 공간에서 Claude Code를 호출하도록 합니다. 지원되는 진입점은 프로그래매틱 CLI 모드이며, 공개 Anthropic 파견 엔드포인트가 아닙니다.

파견 패턴:

# CI 작업 공간 내에서 실행
cd "/path/to/repo" && claude -p "main 브랜치 빌드가 실패했습니다. 실패를 진단합니다."

# 웹훅에서 트리거
# GitHub 웹훅 -> 인증된 CI 실행기 -> claude -p -> 검토 가능한 결과

# 다른 에이전트에서 트리거
claude -p "보안 검사 결과를 분석하고 발견 사항에 대한 이슈를 생성합니다"

4. 컴퓨터 사용

컴퓨터 제어에는 별도로 구성된 통합이 필요합니다. Anthropic의 컴퓨터 사용 도구 및 참조 환경은 격리된 데스크톱 환경에서 도구 호출을 실행할 응용 프로그램이 필요합니다. MCP 패키지 이름을 추가해도 해당 환경이 제공되지 않습니다.

기능:

  • 브라우저 자동화 (탐색, 클릭, 양식 작성, 스크린샷)
  • 데스크톱 제어 (앱 열기, 입력, 마우스 제어)
  • CLI를 넘어서는 파일 시스템 작업

하네스 내 사용 사례:

  • 웹 UI 자동 테스트
  • 양식 작성 및 데이터 입력
  • 스크린샷 기반 모니터링
  • 다중 앱 워크플로우

5. 작업 큐

세션 경계를 넘어 지속되는 작업 큐를 관리합니다.

구현:

# 메모리를 통한 작업 지속성
~/.claude/projects/*/memory/task-queue.md에 작업 큐 작성

# 작업 형식
---
name: task-queue
type: project
description: 자율 운영을 위한 영구 작업 큐
---

## 활성 작업
- [ ] PR #123: CI가 통과하면 검토 및 승인
- [ ] 배포 모니터: 2시간 동안 30분마다 /health 확인
- [ ] 리서치: AI 툴링 분야에서 리드 5개 찾기

## 완료됨
- [x] 일일 스탠드업: 3개 PR, 2개 이슈 검토

Hermes 대체

Hermes 구성 요소ECC 동등 구성 요소방법
게이트웨이/라우터CLI + 외부 스케줄러인증된 실행기가 에이전트 세션 시작
메모리 시스템Claude 메모리 + MCP 메모리 서버내장 지속성 + 지식 그래프
도구 레지스트리MCP 서버동적으로 로드되는 도구 제공자
오케스트레이션ECC skills + agents스킬 정의가 에이전트 동작 지시
컴퓨터 사용별도 구성된 통합격리된 환경의 브라우저 또는 데스크톱 제어
컨텍스트 관리자세션 관리 + 메모리ECC 2.0 세션 수명 주기
작업 큐메모리 지속 작업 목록TodoWrite + 메모리 파일

설정 가이드

1단계: MCP 서버 구성

메모리 MCP는 선택 사항입니다. MCP 참조 메모리 서버는 @modelcontextprotocol/server-memory로 게시되었습니다. 버전 2026.8.31은 2026-09-07에 공개 npm 레지스트리에서 확인되었습니다. 이는 참조 구현이며 ECC 번들 서비스가 아닙니다.

해당 패키지를 검토하고 사용을 승인한 후, 이 항목을 사용자 범위 MCP 구성(~/.claude.json)에 병합하고 기존 설정을 유지하십시오. MEMORY_FILE_PATH를 사용자가 소유한 개인 디렉터리의 절대 경로로 바꾸십시오. CLI 등록 및 Windows cmd /c npx 구성은 Claude Code MCP 구성을 참조하십시오.

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/[email protected]"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/절대/경로/개인/memory.jsonl"
      }
    }
  }
}

추측하거나 게시되지 않은 npm 패키지를 등록하지 마십시오. npx -y는 나중에 해당 이름으로 게시되는 모든 것을 실행합니다. 다른 서버를 추가하기 전에 정확한 패키지, 게시자 및 버전을 확인하십시오. 예약 및 컴퓨터 사용은 이전에 여기에 나열된 세 개의 게시되지 않은 패키지 이름이 필요하지 않습니다.

2단계: 기본 크론 생성

대화형 세션 중 폴링을 위해 다음을 입력하십시오:

/loop 30m 이 저장소의 열린 PR을 검토하고 CI 실패를 요약합니다.

닫힌 세션 후에도 지속되어야 하는 일일 또는 주간 작업의 경우, 핵심 구성 요소의 2단계에서 설명한 일회성 명령을 실행하도록 OS 크론 작업 또는 GitHub Actions와 같은 외부 스케줄러를 구성하십시오. claude -p를 호출하여 일정을 요청해도 상시 실행 스케줄러가 프로비저닝되지 않습니다. 활성화하기 전에 일정, 작업 공간 및 허용된 작업을 명시적으로 선택하십시오.

3단계: 메모리 그래프 초기화

# 신원 및 컨텍스트 부트스트랩
claude -p "다음에 대한 메모리 개체를 생성합니다: 나(사용자 프로필), 내 프로젝트, 내 주요 연락처. 현재 우선 순위에 대한 관찰을 추가합니다."

4단계: 컴퓨터 사용 활성화 (선택 사항)

위에 링크된 컴퓨터 사용 참조 환경 또는 검토한 특정 브라우저 통합에 대한 문서를 따르십시오. 필요한 권한만 부여하고 예약된 워크플로우에 추가하기 전에 격리된 환경에서 무해한 작업을 확인하십시오.

예제 워크플로우

자율 PR 리뷰어

크론: 근무 시간 중 30분마다
1. 감시 중인 저장소에서 새 PR 확인
2. 각 새 PR에 대해:
   - 로컬에서 브랜치 가져오기
   - 테스트 실행
   - 코드 리뷰어 에이전트로 변경 사항 검토
   - GitHub MCP를 통해 리뷰 댓글 게시
3. 메모리를 리뷰 상태로 업데이트

개인 리서치 에이전트

크론: 매일 오전 6시
1. 메모리에 저장된 검색 쿼리 확인
2. 각 쿼리에 대해 Exa 검색 실행
3. 새 찾은 내용 요약
4. 어제 결과와 비교
5. 다이제스트를 메모리에 작성
6. 아침 검토를 위해 우선 순위가 높은 항목 플래그 지정

회의 준비 에이전트

트리거: 각 캘린더 이벤트 30분 전
1. 캘린더 이벤트 세부 정보 읽기
2. 참석자에 대한 컨텍스트를 메모리에서 검색
3. 참석자와의 최근 이메일/Slack 스레드 가져오기
4. 논점 및 안건 제안 준비
5. 준비 문서를 메모리에 작성

제약 사항

  • 네이티브 예약 프롬프트는 대화형 세션을 공유합니다. 외부 스케줄러 호출은 명시적으로 재개되지 않는 한 별도의 세션을 시작합니다.
  • 컴퓨터 사용에는 명시적인 권한 부여가 필요합니다. 액세스를 가정하지 마십시오.
  • CLI 자동화는 여전히 모델 사용량을 소비하며 구성된 제공자의 한도가 적용됩니다. 적절한 스케줄러 간격을 선택하십시오.
  • 메모리 파일은 간결하게 유지되어야 합니다. 파일이 무제한으로 커지지 않도록 오래된 데이터를 보관 처리하십시오.
  • 예약된 작업이 성공적으로 완료되었는지 항상 확인하십시오. 크론 프롬프트에 오류 처리를 추가하십시오.

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

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

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

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.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

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.

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