Managed agent architecture는 agent의 brain, hands, session을 서로 교체 가능한 interface로 분리해 long-horizon agent를 더 안정적으로 운영하는 설계다.
핵심 내용
Anthropic의 Managed Agents 글은 agent system을 하나의 container에 묶는 방식의 한계를 “pet” 문제로 설명한다. Session, harness, sandbox가 한 container에 같이 있으면 container failure가 session loss로 이어지고, debugging도 user data와 섞여 어려워진다 (출처: Scaling Managed Agents Decoupling the brain from the hands).
해법은 세 component를 분리하는 것이다.
- Brain: Claude와 LLM Harness가 있는 orchestration layer.
- Hands: sandbox, tool, MCP server처럼 실제 action을 수행하는 실행 환경.
- Session: append-only event log. Context window 밖에 durable하게 존재한다.
이 구조에서 sandbox는 execute(name, input) -> string 형태의 tool이 되고, 필요할 때 provision({resources})로 새로 만들 수 있다. Harness도 session log 밖에 상태를 숨기지 않으므로 crash 후 wake(sessionId)와 getSession(id)로 복구할 수 있다.
보안 경계
중요한 설계 포인트는 credential이 generated code가 실행되는 sandbox 안에 노출되지 않는다는 점이다. Git access token은 clone/push/pull이 가능하도록 remote에 묶이지만 agent가 token string을 직접 읽지 않는다. Custom tool은 MCP proxy와 vault를 통해 session-associated credential을 사용한다. 즉 token은 hand가 아니라 resource/vault boundary에 붙는다.
Session은 context window가 아니다
Session log는 Claude의 context window와 다르다. Context window는 현재 prompt에 들어가는 제한된 working set이고, session은 전체 event stream의 durable store다. Harness는 getEvents()로 필요한 slice를 가져와 재구성할 수 있다. 이 분리는 compaction이나 trimming이 틀렸을 때도 원본 event를 회복할 수 있게 한다.
관련 링크
- LLM Harness — brain 쪽 orchestration code
- Agent Memory Systems — session log와 context object가 memory로 쓰이는 방식
- Faithful Uncertainty — agent가 언제 tool을 써야 하는지 판단하는 control signal
- Deterministic Routing — 요청과 ownership을 안정적으로 묶는 분산 시스템 패턴