Thoughtworks Technology Radar, Volume 35 공개

테크닉/플랫폼/도구/언어 및 프레임워크 최신 트렌드 117개 항목을 "도입 권장/시험 사용/평가/주의"의 4단계로 분류하고 설명 하네스 엔지니어링이 개별 에이전트의 설정을 넘어, 조직이 스킬과 가드레일을 배포하고 지속적으로 평가하는 일로 확장됨 공개 가중치 모델과 로컬 코딩 모델의 선택지가 늘면서 작업별 품질, 비용, 지연, 데이터 보관 조건에 맞춰 모델을 고르는 일이 중요해짐 에이전트 세션을 병렬로 돌리거나 밤새 작업을 맡길 수 있지만, 사람의 리뷰와 배포 파이프라인이 처리할 수 있는 양은 따로 살펴야 함 AI를 대규모로 운영하는 비용에는 모델 가격 외에도 추론 스케줄링, 데이터 이동, 스토리지와 네트워크가 영향을 줌 조직 규모로 확장되는 하네스 엔지니어링 에이전트의 하네스는 메모리와 컨텍스트, 도구, 피드백 루프, 가드레일을 포함한 실행 환경임. 이번 호에서는 개별 항목 하나로 평가하기보다 여러 기술을 연결하는 테마로 다룸 플러그인 생태계가 생기면서 스킬과 MCP 서버를 공통 형식으로 묶고, 마켓플레이스와 패키지 관리자로 배포할 수 있게 됨 Agent Plugins는 패키지 형식을, Agent Package Manager는 설치와 버전 관리를, 조직의 플러그인 마켓플레이스는 검색과 배포를 맡음. 하네스에도 운영 책임과 유지보수가 필요함. 피드백 플라이휠로 세션에서 얻은 교훈을 팀의 공통 지시로 돌려보내고, 하네스 변경 전후의 결과를 평가 하며, 실행 기록에서 개선안을 만드는 방식을 검토함. 내부 개발자 플랫폼이 제품처럼 관리되기 시작했듯, 조직 공통 하네스도 팀에 제공하는 내부 제품이 될 수 있다고 전망함. 프런티어 모델 밖으로 넓어지는 선택지 일부 코딩 작업에서는 GLM 같은 공개 가중치 모델이 상용 프런티어 모델의 대안으로 떠오름. 퍼블릭 클라우드, 네오클라우드, 자체 장비에서 실행할 수 있어 비용과 함께 소스 코드와 프롬프트가 머무는 위치, 공급업체 의존성을 고려할 수 있음 로컬 코딩 모델 외에도 거래 및 이벤트 데이터를 학습하는 구조화 데이터용 기반 모델, 정해진 형식으로 빠르게 판단을 반환하는 Jev 같은 결정 모델을 다룸. 모든 작업에 가장 강력한 모델을 쓰는 방식을 Caution에 배치함. 단순 탐색과 요약, 복잡한 구현에 필요한 모델 역량이 다르므로 작업별 모델 선택과 라우팅이 중요해짐. 더 많은 에이전트를 동시에 쓰기 Thoughtworks 팀에서는 개발자가 여러 세션을 직접 열고 각각을 조...