발행일 2026-10-04 · 글쓴이 강성희 (랑잠AI교육연구원 대표 · 한국AI디지털교육협회 협회장)
안녕하세요.
한국AI디지털교육협회 협회장, 랑잠AI교육연구원 대표, AI 강사로 활동하고 있는 강성희입니다.
핵심 요약
하네스는 AI를 결재선 안에 넣는 틀(규칙 문서·서식·검토 체크리스트)이고, 루프는 그 틀로 언제 돌고 언제 멈출지를 정한 당직표이며, 헤르메스 에이전트는 둘을 청사 안에 설치해 두는 선택지입니다. 망분리 환경에서는 인터넷망 PC에서 공개 자료만으로 하네스와 루프를 만들고, 업무망에서는 공공 AI나 수동 루프로 같은 틀을 씁니다. 오늘 조례 1건으로 30분 실습까지 해 봅니다.
혹시 이런 경험 있으신가요?
인터넷망 PC에서 챗GPT에 민원 답변 초안을 부탁했는데, 어제와 오늘 어조가 다르고 있지도 않은 조문 번호가 섞여 나와서 결국 처음부터 다시 쓴 경험이요.
요즘 '하네스 엔지니어링', '루프 엔지니어링', '헤르메스' 같은 말이 들리는데, 망분리된 우리 청사와는 상관없는 개발자 이야기 같아서 넘긴 경험이요.
공공기관 AX(AI 전환) 교육에서 AI 에이전트 활용을 가르치는 강사로서, 올해 지자체 교육장에서 가장 많이 들은 말은 "우리는 망이 분리돼 있어서요"였습니다. 맞아요. 그래서 더 필요합니다. 세 단어는 전부 AI에게 일을 '한 번' 시키는 법이 아니라, 정해진 틀 안에서 '계속' 제대로 시키는 법에 관한 이야기이고, 그 틀을 만드는 일은 공무원이 매일 하는 기안·검토·결재와 같은 구조거든요. 망이 분리돼 있을수록 '틀'이 있어야 안전하게 쓸 수 있습니다.
이 글은 OpenAI·Anthropic·martinfowler.com 의 원문 글, Claude·ChatGPT·Gemini 공식 도움말(2026년 10월 기준), Hermes Agent 공식 문서, 국가정보원 「챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인」 원문과 인사혁신처·행정안전부 지침 보도를 직접 확인해 정리했고, 공공기관 교육 현장과 제 블로그 자동화 운영 경험을 더했습니다. — 강성희 (랑잠AI교육연구원 대표 · 한국AI디지털교육협회 협회장, AX(AI 전환)·AI 에이전트 교육 전문가, 공공기관·기업·학교 200여 곳 생성형 AI 교육 진행)
오늘 이 글 하나면 세 용어가 무엇이고 서로 어떻게 다른지, 챗GPT·제미나이에 그냥 묻는 것과 무엇이 달라지는지, 어느 사이트의 어느 버튼인지, 인터넷망 PC와 업무망에서 각각 어떻게 적용하는지, 그리고 가이드라인상 해서는 안 되는 것까지 한 번에 잡을 수 있습니다. 이번 시리즈는 시·군·구청과 읍면동에서 일하는 공무원이 AI를 처음 다룬다는 기준으로 6편으로 이어지고, 오늘은 전체 지도인 1편입니다.
목차
- 2026년 공무원 AI, 왜 '엔지니어링'까지 알아야 하나?
- 하네스 엔지니어링 — AI를 결재선 안에 넣는 틀
- 루프 엔지니어링 — 당직표처럼 돌고, 조건을 채우면 멈춘다
- 헤르메스 에이전트 — 청사 안에 두는 상주 AI
- 챗GPT·제미나이에 그냥 묻는 것과 무엇이 다른가?
- 어느 사이트의 어느 버튼인가? (화면 재현)
- 망분리 환경에서는 어떻게 — 인터넷망·업무망별 적용법
- 30분 미니 실습 — 우리 군 조례 1건으로 첫 규칙 문서
- 해서는 안 되는 것과 흔한 실패
- 자주 묻는 질문 FAQ
1. 2026년 공무원 AI, 왜 '엔지니어링'까지 알아야 하나?
2023년에는 '프롬프트 엔지니어링', 즉 AI에게 어떻게 말할까만 알면 됐습니다. 2026년에는 AI가 한 번 답하는 도구에서 여러 단계를 스스로 처리하는 에이전트로 바뀌면서, "어떻게 말할까"보다 "어떤 규칙과 검증 속에서, 언제, 어디까지 일하게 할까"가 중요해졌어요. 그 질문에 붙은 이름이 하네스와 루프입니다. 그리고 공공부문은 바로 그 '규칙과 검증'이 제도로 정해져 있는 곳이죠. 행정안전부가 2026년 10월 2일 확정한 「공공부문 인공지능(AI) 윤리기준」도 6대 가치(공공성·형평성·투명성·책임성·안전성·프라이버시 보호)와 함께 "최종적인 책임과 통제가 사람에게 있음"을 분명히 했습니다. 하네스와 루프는 그 원칙을 실무 틀로 옮기는 방법이에요.
▣ 세 용어 한눈에 (출처 원문을 바탕으로 정리)
| 용어 | 한 줄 정의 | 공무원 비유 | 대표 산출물 |
|---|---|---|---|
| 하네스 엔지니어링 | AI 모델을 뺀 나머지 전부(규칙·서식·검증·권한)를 설계해 같은 실수를 두 번 하지 않게 하는 일 | 기안자(AI) 위에 검토·결재 단계를 두는 결재선 | 규칙 문서, 출력 서식, 검토 체크리스트 |
| 루프 엔지니어링 | 내가 매번 지시하는 대신, AI에게 지시를 내리는 '시스템'을 설계하는 일 | 당직표(언제 돌고, 언제 멈추는지) | 예약 작업, 완료 조건, 진행 기록 |
| 헤르메스 에이전트 | 위 둘을 묶어 내 PC·서버에 상주시키는 오픈소스 에이전트(Nous Research, 2026년 2월 공개) | 청사 안에 상주하는 AI 직원 | 설치형 에이전트, 메신저 호출, 예약 실행 |
용어의 출처는 분명합니다. '하네스 엔지니어링'은 2026년 2월 5일 미첼 해시모토(테라폼 개발자)가 "업계에 자리 잡은 용어가 있는지 모르겠지만, 나는 이걸 하네스 엔지니어링이라 부르게 됐다"고 쓴 글에서 시작해, 2월 11일 OpenAI의 「Harness engineering」으로 널리 퍼졌습니다. '루프 엔지니어링'은 6월 7일 애디 오스마니(앤트로픽 클로드 코드 팀, 전 구글 크롬 팀)의 「Loop Engineering」이 정리한 말이에요.
솔직하게 말씀드릴게요. '헤르메스 엔지니어링'은 제가 확인한 범위에서는 정식 용어가 아닙니다. 한국어·영어 어디에서도 그 문구 자체는 없었고, 실체는 Nous Research가 2026년 2월에 공개한 오픈소스 Hermes Agent(헤르메스 에이전트)예요. 하네스와 루프를 설치형 제품으로 묶어 놓은 것이라, 영어권의 일부 소개 글이 셋을 '새 용어 3가지'로 묶어 다루면서 그렇게 불리게 된 것으로 보입니다. 이 시리즈에서는 헤르메스 에이전트라고 부르겠습니다.
2. 하네스 엔지니어링 — AI를 결재선 안에 넣는 틀
하네스(harness)는 말에 채우는 마구예요. 힘은 살리고 방향은 잡아 주죠. AI 에이전트 쪽에서는 "에이전트 = 모델 + 하네스" 로 설명합니다. 모델이 똑똑한 신규 직원이라면, 하네스는 그 직원에게 쥐여 주는 업무 매뉴얼·서식·검토 체크리스트·결재선 전부입니다.
martinfowler.com의 비르기타 뵈켈러는 하네스를 둘로 나눕니다. AI가 행동하기 전에 방향을 잡아 주는 지침(guides) 과, 행동한 뒤에 결과를 보고 고치게 하는 센서(sensors). 공문 작성으로 바꾸면 지침은 업무 매뉴얼과 서식이고, 센서는 검토 의견과 체크리스트입니다.
공무원 업무로 보는 하네스의 네 요소
- 규칙 문서(지침) — 역할, 근거 규칙("제공된 조문만 인용, 없으면 '근거 확인 필요'"), 금지("추정 금지, 확정·약속 표현 금지").
- 출력 서식 — 민원 요지 → 검토 결과 → 근거 조문 → 향후 절차·문의처 → 맺음말 같은 고정 양식. 서식이 고정되면 누가 받아도 품질이 같습니다.
- 검증 체크리스트(센서) — 식별정보 0건, 인용 조문 실재, 날짜·금액 추정 없음. AI가 스스로 한 번, 사람이 다시 한 번.
- 권한 경계 — "성명·주소·연락처가 포함되면 작성을 멈추고 식별정보 제거를 요청한다" 같은 입력 게이트. 망분리 환경에서 가장 중요한 요소예요.
OpenAI 글의 사례를 하나만 옮기면, 2025년 8월 말부터 다섯 달 동안 엔지니어 3명(나중에 7명)이 손으로 쓴 코드 없이 약 100만 줄의 작업을 AI 에이전트로 처리했는데, 글이 강조한 것은 모델이 아니라 하네스였습니다. 규칙 문서는 짧은 '목차'로 두고, 규칙 위반은 사람이 아니라 검사 도구가 잡아내게 하고, "사람은 조종하고, 에이전트는 실행한다." 해시모토의 원칙은 더 단순해요. 에이전트가 실수하면, 그 실수를 다시는 못 하게 만드는 데 시간을 쓴다. 규칙 문서 한 줄 한 줄이 실제 실수 하나에서 나왔다고 합니다.
하네스 엔지니어링 = 실수 하나를 발견할 때마다 규칙 한 줄, 검토 항목 하나를 더하는 일. 감사 지적 사항을 업무 매뉴얼에 반영하는 것과 같은 사고방식입니다.
3. 루프 엔지니어링 — 당직표처럼 돌고, 조건을 채우면 멈춘다
하네스가 '어떻게 일하게 할까'라면, 루프는 '누가, 언제 다시 시키고, 언제 멈추게 할까' 입니다. 오스마니의 정의는 이렇습니다. "루프 엔지니어링은 에이전트에게 프롬프트를 치는 사람 자리를 내가 떠나는 것이다. 대신 그 일을 하는 시스템을 설계한다." 그가 인용한 앤트로픽 클로드 코드 책임자의 말도 같은 뜻이에요. "이제 내 일은 루프를 쓰는 것이다."
루프를 이루는 부품 (오스마니 글을 비개발자용으로 추린 것)
- 자동화(트리거) — 매주 월요일 9시처럼 시간으로 돌거나(예약), "체크리스트 전부 통과"처럼 조건을 채울 때까지 돕니다. 자동화가 있어야 루프예요.
- 스킬 — 매번 설명을 반복하지 않도록 절차를 저장한 것. 하네스의 규칙 문서가 여기 들어갑니다.
- 커넥터 — 에이전트가 읽고 쓸 외부 도구. 공무원은 기관 드라이브·메일을 연결하지 않는 것이 원칙입니다.
- 검증 분리 — 일을 한 AI가 자기 결과를 채점하면 후하므로, 검증은 별도 체크리스트나 별도 평가자가 합니다.
- 상태 기록 — 지난 회차에 어디까지 했는지 남기는 진행 파일. 없으면 매번 처음부터 다시 합니다.
공무원 비유로는 당직표가 딱 맞아요. 누가 언제 돌고, 무엇을 점검하고, 이상 없으면 "이상 없음" 한 줄로 끝. 언제 끝나는지가 적혀 있지 않은 당직은 야근만 늘죠. 루프도 종료 조건이 없는 반복은 사고입니다. 클로드 코드의 /goal 기능은 측정 가능한 완료 조건을 적으면 충족될 때까지 일하고 매 턴 별도의 작은 모델이 판정하는데, 공식 문서조차 "20턴이 지나면 멈춘다" 같은 상한을 함께 적으라고 권해요.
제 경우를 하나 말씀드리면, 이 블로그의 정보성 글은 매일 새벽 예약 작업이 운영 매뉴얼을 읽고 초안을 쓴 뒤, 제 PC의 봇이 저장까지 하고 결과 파일을 남깁니다. 매뉴얼이 하네스, 새벽 예약이 루프, 결과 파일이 센서예요. 실패가 날 때마다 매뉴얼에 규칙을 한 줄씩 더했더니 지금은 아침에 결과 파일만 확인합니다. 공개 발행은 여전히 제가 누르고요. 공무원으로 치면 "기안은 AI, 결재는 사람"입니다.
루프 엔지니어링 = 트리거 + 검증 + 종료 조건 + 기록. 넷 중 하나라도 빠지면 자동화가 아니라 방치입니다.
4. 헤르메스 에이전트 — 청사 안에 두는 상주 AI
Hermes Agent는 Nous Research가 2026년 2월 25일 MIT 라이선스로 공개한 오픈소스 에이전트입니다. 공식 설명으로는 "서버에 상주하며, 배운 것을 기억하고, 오래 돌릴수록 유능해지는" 에이전트예요.
▣ 헤르메스 에이전트가 하는 일 (공식 문서 기준)과 공공기관의 전제
| 항목 | 내용 | 공공기관에서는 |
|---|---|---|
| 어디서 돌아가나 | 내 PC·서버·클라우드에 설치(리눅스·맥·윈도우 설치 명령 제공) | 업무망 설치는 정보화 부서의 보안성 검토 대상 |
| 기억 | 대화가 끝나도 배운 것을 파일로 보관 | 우리 기관 서식·용어를 매번 설명하지 않아도 됨 |
| 스킬 | 경험에서 절차를 스킬로 만들고 다듬음 | 민원 답변·보도자료 절차가 쌓임 |
| 부르는 법 | 텔레그램·디스코드·슬랙·왓츠앱·시그널·이메일·터미널 | 외부 메신저 연동은 기관 정책 확인 |
| 예약 | 크론 — 정해진 시각에 돌고 결과를 메신저로 배달 | 주간 공개자료 요약 루프 |
| 모델 | 상용 모델 또는 Ollama 로컬 모델 | 로컬 모델이면 외부 전송 없음(권장 사양 있음) |
쉽게 말해 하네스(기억·스킬·권한)와 루프(크론·배달)를 설치형으로 묶은 것이고, 서울·광주·양산·남양주·광진구처럼 지자체가 내부망에 자체 언어모델(sLLM)을 구축한 사례는 같은 방향의 '공공판'으로 볼 수 있습니다. 다만 개인이 업무 PC에 설치하는 일은 2026년 5월 1일 시행된 「국가 사이버보안 기본지침」이 인공지능시스템 보안 조항을 신설한 만큼 정보화 부서와 함께 가야 할 과제예요. 1편에서는 "이런 선택지가 있고, 출입증(보안성 검토)이 먼저"까지만 기억해 두시면 됩니다. 자세한 내용은 6편에서 다룹니다.
5. 챗GPT·제미나이에 그냥 묻는 것과 무엇이 다른가?
"그냥 챗GPT에 물어보면 되지 않나요?" 비유로 답하면, 채팅창에 매번 묻는 것은 복도에서 만난 똑똑한 신규 직원에게 "이거 어떻게 써?" 하고 묻는 것이에요. 매번 다른 답이 오고, 근거가 없고, 그대로는 결재에 못 올립니다. 하네스는 그 직원에게 업무 매뉴얼·서식·검토 체크리스트를 쥐여 주고 "이 틀 안에서만" 일하게 한 것이고, 루프는 그 틀을 "매주 월요일 9시" 또는 "체크리스트를 통과할 때까지" 반복시키는 당직표입니다.
▣ 같은 일을 두 방식으로 — 민원 답변 초안
| 관점 | 채팅창에 매번 묻기 | 하네스 + 루프 |
|---|---|---|
| 과정 | 매번 상황 설명 → 초안 → 고쳐 달라 반복 | 규칙 문서를 한 번 쓰고 민원 요지(식별정보 제거, 기관 판단 전제)와 공개 조문만 공급. 수정은 규칙 문서를 고쳐 다음부터 반영 |
| 결과 | 어조·서식이 회차마다 다르고, 없는 조문 번호가 섞이기 쉬움 | 서식 고정, "제공된 조문만 인용" 규칙과 체크리스트가 지어내기를 걸러냄 |
| 근거 | 답변 속 근거를 매번 다시 찾아야 함 | 근거 조문 칸이 비면 "근거 확인 필요"로 표시되어 바로 보임 |
| 기록 | "왜 이렇게 썼나"를 재현하기 어려움 | 규칙 문서 버전(v1, v2)이 곧 판단 기준의 이력 — 감사 대응에 유리 |
| 맞는 일 | 단발성 질문, 아이디어 | 반복되고 서식이 정해진 일(민원 답변·보도자료·주간 요약) |
통계 쪽 예도 같습니다. "이 엑셀 집계해 줘"는 인터넷망에서 할 수 없고 해서도 안 되지만, "열 이름은 읍면동·사업명·건수·금액이고 약 300행, 값은 더미, 외부 통신 없는 VBA와 검증 수식 3개를 달라"는 구조만 담은 규칙 문서를 한 번 만들어 두면, 코드를 받아 업무망에서 돌리는 월말 루프가 됩니다. 차이는 모델의 똑똑함이 아니라 설계에서 납니다.
그냥 묻기는 '대답'을 얻는 일이고, 하네스와 루프는 '같은 품질의 대답이 계속 나오고 근거가 남는 구조'를 얻는 일입니다.
6. 어느 사이트의 어느 버튼인가? (화면 재현)
개발자 도구가 아니어도 됩니다. 2026년 10월 현재 세 서비스에는 하네스와 루프에 해당하는 버튼이 이미 있어요. 아래 그림은 실제 캡처가 아니라 공식 도움말을 기준으로 메뉴 위치와 누르는 순서를 재현한 것이라, 실제 화면과 배치가 조금 다를 수 있습니다. 모두 인터넷망 PC에서, 공개 자료만으로 한다는 전제예요(7절).
▣ 개념 ↔ 버튼 대응표 (각 서비스 공식 도움말, 2026년 10월 기준)
| 개념 | Claude (claude.ai) | ChatGPT (chatgpt.com) | Gemini (gemini.google.com) |
|---|---|---|---|
| 규칙 문서·참고 자료 고정(하네스) | 프로젝트 — 사이드바 Projects → '+ New Project' → 'Set project instructions', 참고 자료는 '+' | 프로젝트 — 사이드바 'New project' → '•••' → 'Project settings'에 지침, 파일 추가 | 스킬 — Settings → Skills → 'Create manually'(젬스는 11월부터 스킬로 자동 전환) |
| 반복 절차 저장(스킬) | Settings → Capabilities에서 코드 실행 켜기 → Customize → Skills → '+ Create skill' → 'Upload a skill'(SKILL.md 포함 ZIP) | 프로젝트 지침으로 대신 | 위 스킬, 채팅에서 '/'(곧 '@')로 호출 |
| 예약 실행(루프) | Cowork(데스크톱 앱 기준, 웹·모바일은 베타) — 왼쪽 'Scheduled' → 'New task' → 'Create with Claude' 또는 'Set up manually'(시간별·일별·주별·평일·수동) | 사이드바 'Scheduled'에서 말로 요청하면 생성, 작업 제목에서 편집·일시정지 | 프롬프트에 시각·주기를 적어 보내면 생성, 관리는 'Settings & help' → 'Scheduled actions'(활성 10개, 'Keep Activity' 켜짐 필요) |
| 자료 기반 작업 | 프로젝트 지식 | 프로젝트 파일 | Gemini Notebook(구 NotebookLM, 7월 16일 개명, 기존 주소·공유 링크는 자동 연결) |
'프로젝트(또는 스킬) + 예약' 이 두 버튼이 비개발자용 하네스와 루프입니다. 예약 실행은 서비스와 플랜에 따라 이용 조건이 다르니(Claude Cowork 예약은 유료 플랜 전용) 공식 도움말을 확인하시고, 어느 쪽이든 "완료" 표시가 곧 성공은 아니니 결과를 열어 보는 사람의 검토 단계를 루프 끝에 꼭 두세요. 커스텀 GPT는 2026년 12월 11일 종료 예정이고 공식 이전 경로는 플러그인·스킬이지만, 비개발자는 지침을 프로젝트에 두는 편이 간단합니다.
7. 망분리 환경에서는 어떻게 — 인터넷망·업무망별 적용법
제도부터 짚을게요. 2026년 5월 1일 시행된 「국가 사이버보안 기본지침」은 종전의 망분리 조항을 삭제하고 업무정보 등급 식별과 인공지능시스템 보안 조항을 새로 두었습니다(국가 망 보안체계, N2SF). 다만 기관별 등급 식별과 보안성 검토를 거쳐야 하므로, 2026년 10월 현재 교육 현장에서 만나는 지자체 대부분은 여전히 업무망 PC와 인터넷망 PC로 나뉘어 있다고 보는 것이 안전해요. 상용 생성형 AI에 대한 원칙은 국가정보원 「챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인」(2023년 6월) 원문이 분명합니다. "기관 내부(업무)망에서의 서비스 사용시 별도 내부 전용 서비스로 한정하여 사용", "기관 인터넷망에서의 서비스 사용시 기관 민감데이터 미활용 등 유의 사용". 이 취지를 보수적으로 적용하면 챗GPT·제미나이·클로드는 인터넷망 PC에서, 공개 자료만 쓰는 것이 안전합니다(2023년 문서이므로 기관의 최신 지침이 우선입니다).
▣ 네 가지 상황별 적용법
| 상황 | 하네스 | 루프 | 지킬 것 |
|---|---|---|---|
| 인터넷망 PC + 상용 AI | 프로젝트/스킬에 규칙 문서·서식·체크리스트 고정, 입력 게이트(식별정보 포함 시 중단) | 예약은 공개 자료 모니터링형만 — 조례 개정 공고·상급기관 보도자료 주간 요약 | 기관 내부자료·개인정보 입력 금지, 기관 드라이브·메일 커넥터 연결 금지 |
| 업무망 + 공공 AI(범정부 AI 공통기반·자체 sLLM) | 프로젝트 기능이 없을 수 있으니 규칙 문서를 '머리글 프롬프트'로 저장해 매번 붙여넣기. 출처 제시형이면 "출처 없는 문장은 삭제" 규칙 추가 | 사람이 정한 시각에 머리글 프롬프트로 돌리는 반자동 루프 | 파일 용량·기능 한계는 기관별 확인 |
| 업무망 + AI 없음 | 같은 규칙 문서·체크리스트를 서식으로 두고 사람이 초안 → 체크 → 수정 → 기록을 돈다(수동 루프) | 수동이지만 종료 조건과 기록은 동일 | "하네스는 도구가 없어도 성립한다" |
| 구조만 반출 → 코드 반입 | 열 이름·서식·더미값만 인터넷망 AI에 주고 VBA 등을 받음 | 월말 집계 루프 | 등급 판단은 기관(보안담당관) 몫, 반입은 기관의 망간 자료전송 절차, 매크로는 코드 검토 후 실행 |
업무망 쪽 공공 AI도 열리기 시작했습니다. 행정안전부·과학기술정보통신부의 '범정부 AI 공통기반'이 2025년 11월부터 중앙·지방 공무원을 대상으로 행정망 안에서 AI 챗서비스를 시범 운영을 거쳐 시작했고, 서울시가 행정망 안에 자체 언어모델을 구축한 것을 비롯해 광주·양산·남양주·광진구처럼 자체 언어모델을 내부망에 둔 지자체도 늘고 있어요. 이런 도구에는 '프로젝트' 버튼이 없을 수 있지만, 규칙 문서를 머리글로 붙여 넣는 것만으로 하네스는 성립합니다. 하네스는 버튼이 아니라 설계이기 때문이에요.
'구조만 반출'은 제가 공무원·재직자 교육에서 늘 강조하는 원칙과 같습니다. AI에게는 데이터가 아니라 구조를 보여 준다. 이름·주소·금액이 든 파일을 올리는 대신 열 이름과 바꿀 규칙만 알려 주고 코드를 받아 업무망에서 실행하는 방식인데, 열 이름·서식·더미값은 가이드라인이 말하는 "기관 민감데이터"에 해당하지 않을 가능성이 높지만, 등급 판단의 주체는 기관이므로 보안담당관 확인을 먼저 받으세요. 비공개 사업명이나 대상자 범주가 열 이름에 드러나면 이야기가 달라집니다.
8. 30분 미니 실습 — 우리 군 조례 1건으로 첫 규칙 문서
사내 자료 없이, 전부 공개 자료로 하네스가 '작동하는 순간'을 체험하는 실습입니다. 인터넷망 PC에서 합니다.
1단계. 조례 한 건 내려받기 (5분)
국가법령정보센터 자치법규 검색에서 우리 군의 '○○ 지원 조례' 한 건을 찾아 내려받습니다. 공개 자료이므로 인터넷망 AI에 넣어도 됩니다.
2단계. 프로젝트 만들고 규칙 문서 붙여넣기 (5분)
6절의 순서대로 '주민 안내문 작성 보조' 프로젝트를 만들고, 아래 규칙 문서를 지침에 붙여 넣습니다.
주민 안내문 작성 규칙 v1
[역할] ○○군 △△과 주민 안내문 작성 보조. 최종 작성자는 담당 공무원.
[입력 게이트] 성명·주소·연락처·접수번호가 포함되면 작성을 멈추고 "식별정보 제거 요청"만 출력한다.
[근거 규칙] 조례·지침은 제공된 조문만 인용한다. 없으면 "근거 확인 필요"로 표시하고 추정하지 않는다.
[서식] ① 지원 대상 ② 신청 절차 ③ 제외 사유 ④ 문의처(기관 대표번호) — 공문체 300자 내외, 각 항에 조문 번호 병기.
[표기] 첫 줄 "※ AI 초안(검토 전)", 끝 줄 "검토자/일자: ____".
[자체 검증] 식별정보 0건 / 인용 조문 실재 / 날짜·금액 추정 없음 / 확정·약속 표현 없음.
3단계. 안내문 초안 받기 (10분)
조례 파일을 올리고 "규칙대로 안내문 초안"이라고만 보냅니다. 첫 줄의 AI 초안 표기와 조문 번호 병기가 됐는지 봅니다.
4단계. 조문 번호 재검색 (5분)
초안의 조문 번호를 국가법령정보센터에서 다시 찾아봅니다. 실제 조문과 다르거나 없는 번호가 있다면, 그게 바로 규칙 문서에 한 줄 더할 순간이에요(예: "조문 번호는 원문에 있는 그대로만 적는다").
5단계. 같은 요청 두 번 (5분)
새 대화에서 같은 요청을 한 번 더 보내 서식이 같은지 비교합니다. 서식이 같으면 하네스가 작동한 것이고, 다르면 서식 규칙을 더 구체적으로 적습니다. 산출물은 안내문 초안 1장과 체크 기록 1장입니다.
9. 해서는 안 되는 것과 흔한 실패
▣ 해서는 안 되는 것 (근거)
- 기관 내부자료 등 민감정보 입력 — 국정원 가이드라인 원문 "기관 내부자료 등 민감정보 입력 금지로 기관 정보 유출 차단".
- 민감한 개인정보 입력 — 같은 가이드라인의 "민감한 개인정보(건강, 종교, 정치적 성향 등) 입력 금지". 개인정보가 꼭 필요하면 "가명화 및 익명화를 통한 실제 개인정보와 기관과의 관계 유추 가능성 차단"이 원칙입니다.
- 업무망에서 상용 AI 접속 시도·우회 — "기관 내부(업무)망에서의 서비스 사용시 별도 내부 전용 서비스로 한정하여 사용".
- 검증 없는 산출물 사용 — 인사혁신처가 2026년 5월 22일 전 부처에 배포한 「생성형 인공지능 활용 지침」(공무원 교육훈련 결과보고서용)은 진실성 추구·활용 사실의 투명한 공개·비판적 시각 유지 등 7가지 기본원칙을 두었고, 최근 3년 국외훈련 결과보고서 1,385건 중 11건에서 AI 환각으로 인한 오류·확인 불가 문헌 인용 등이 확인됐습니다. 보고서에 한정된 지침이지만, 검증 없는 산출물의 위험은 모든 문서에 같습니다.
- 복지 수급·인허가처럼 주민의 권리에 영향을 주는 결정을 AI에 맡기기 — 행정안전부 인공지능 윤리기준의 "최종적인 책임과 통제가 사람에게 있음".
▣ 흔한 실패 세 가지
- "구조만"이라면서 열 이름 아래 실제 성명 열 줄을 복사해 넣는다 — 입력 게이트 규칙이 막아 주지만, 애초에 더미값으로 바꿔서 넣으세요.
- AI가 만든 조문 번호를 확인 없이 인용한다 — 인사혁신처 적발 유형과 같습니다. 4단계 재검색을 루프에 넣으세요.
- 예약 작업에 기관 드라이브·메일을 연결한다 — 예약은 공개 자료 모니터링만. 완료 표시는 성공이 아니니 결과를 열어 보는 사람의 검토를 끝에 둡니다.
▣ 시리즈 안내 (지자체 공무원 편, 총 6편)
| 편 | 주제 | 지자체 사례 |
|---|---|---|
| 1편(오늘) | 입문 — 세 용어, 차이, 버튼 지도, 망분리 적용법, 30분 실습 | 조례 1건으로 안내문 규칙 문서 |
| 2편 | 하네스 ① 규칙 문서·서식·검토 체크리스트 쓰는 법 | 민원 답변 초안 하네스 |
| 3편 | 하네스 ② 업무망에서 — 공공 AI 머리글 프롬프트, 수동 루프, 구조만 반출 | 월간 통계 집계 |
| 4편 | 루프 ① 예약 루프 걸기 | 조례 개정 공고·상급기관 보도자료 주간 요약 |
| 5편 | 루프 ② 완료 조건 루프, 정지 조건 5가지 | 계획서·결과보고서 초안 |
| 6편 | 헤르메스 에이전트 — 청사 안의 상주 AI, 보안성 검토 | 자체 sLLM 사례와 로드맵 |
10. 자주 묻는 질문 FAQ
Q1. 망분리된 공공기관에서도 하네스 엔지니어링을 할 수 있나요?
A1. 네. 하네스는 버튼이 아니라 규칙 문서·서식·검토 체크리스트라는 설계라서, 인터넷망 PC의 상용 AI든 업무망의 공공 AI든, 심지어 AI가 없어도 서식으로 성립합니다. 인터넷망에서는 공개 자료만 쓰고, 기관 내부자료와 개인정보는 넣지 않는 것이 전제예요.
Q2. 공무원이 루프 엔지니어링을 하려면 어떤 기능을 쓰나요?
A2. Claude는 Cowork의 'Scheduled', ChatGPT는 사이드바의 'Scheduled', Gemini는 프롬프트에 시각을 적어 만들고 'Scheduled actions'에서 관리합니다. 공공에서는 조례 개정 공고나 상급기관 보도자료처럼 공개 자료를 모으는 주간 루프만 걸고, 기관 드라이브·메일은 연결하지 않습니다. 완료 조건과 상한도 꼭 적으세요.
Q3. 챗GPT에 민원 답변을 부탁해도 되나요?
A3. 민원인의 성명·주소·연락처·접수번호를 뺀 '요지'와 공개된 조문만으로 인터넷망 PC에서 초안을 받는 것은 가이드라인의 취지(기관 민감데이터 미활용·개인정보 입력 금지)에 어긋나지 않는 범위로 볼 수 있지만, 민원 내용 자체가 비공개 내부자료에 해당하는지는 기관이 판단합니다. 기관 지침과 보안담당관 확인이 먼저이고, 초안에는 "AI 초안(검토 전)"을 표기하고 조문 번호를 다시 확인한 뒤 최종 답변은 담당 공무원이 작성·결재해야 해요.
정리하면, 하네스는 AI를 결재선 안에 넣는 틀이고, 루프는 그 틀로 언제 돌고 언제 멈출지를 정한 당직표이며, 헤르메스 에이전트는 둘을 청사 안에 설치해 두는 선택지입니다. 망이 분리돼 있어도 틀은 만들 수 있고, 오히려 틀이 있어야 안전해요. 어려운 쪽은 기술이 아니라 첫 규칙 문서를 쓰는 30분입니다.
AI는 기안하고, 사람은 결재합니다. 그 사이의 검토 단계를 글로 적어 두는 것이 하네스이고, 매주 돌게 하는 것이 루프입니다.
지금 바로 국가법령정보센터에서 우리 군 조례 한 건을 내려받아, 8절의 규칙 문서로 안내문 초안을 받아 보세요. 조문 번호를 다시 찾아보는 순간, 하네스가 무엇인지 몸으로 알게 됩니다.
지자체 공무원 하네스·루프 엔지니어링 입문 | 망분리 환경에서 AI 에이전트 쓰는 법, 강성희 강사 (시리즈 1편)
📎 관련 정보 및 공식 채널
- Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world (OpenAI, 2026-02-11) — 하네스 엔지니어링을 널리 알린 원문
- Loop Engineering (Addy Osmani, 2026-06-07) — 루프 엔지니어링의 정의와 부품
- Hermes Agent 공식 저장소 (Nous Research) — 헤르메스 에이전트 기능과 설치
- 국가법령정보센터 자치법규 검색 — 실습용 조례 내려받기
- Claude 프로젝트 만들기 공식 도움말 — 프로젝트 지침·지식 설정 순서
- Gemini 예약 작업 공식 도움말 — 'Scheduled actions' 관리 방법
실질적인 업무 변화를 이끌어내는 전문가의 AI 교육이 필요하시다면 아래 오픈카톡방 또는 네이버톡톡으로 문의하시면 됩니다.
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