NN/g가 AI 모델을 감싸 실행 루프를 돌리는 소프트웨어 '에이전트 하네스(agent harness)'를 정의했다. 같은 모델이라도 하네스가 어떤 도구를 연결하고 어떤 권한·한계를 주느냐에 따라 사용자가 할 수 있는 일이 완전히 달라진다. 하네스는 모델의 도구 요청을 받아 권한을 확인하고 도구를 호출해 결과를 돌려주는 요청-행동-결과 루프를 돌리며, 사용자에게 언제 확인 대화상자로 승인을 물을지까지 규정한다.
LLM은 다음에 올 것을 예측해 데이터를 생성할 뿐, 스스로 캘린더를 확인하거나 초대장을 보내지는 못한다. 모델이 '행동'하려면 명령을 출력해 다른 애플리케이션에 일을 시켜야 하고, 그 요청을 받아 권한을 확인하고 도구를 호출해 결과를 돌려주는 소프트웨어가 바로 하네스다. 이 요청-행동-결과 루프를 돌리는 것이 챗봇을 '에이전트'로 바꾼다.
NN/g는 같은 AI 모델을 쓰더라도 하네스에 따라 능력이 전혀 달라진다는 점을 강조한다. 회의 안건을 교정만 할 수 있는 비서와, 참석자 일정을 확인해 빈 시간을 찾고 초대장을 보내는 비서의 차이는 모델이 아니라 하네스가 어떤 도구를 연결하고 어떤 권한·한계를 부여하느냐에서 나온다. 하네스는 또 사용자가 초대장을 추가하기 전에 확인 대화상자로 검토를 받게 하는 등, 언제 승인을 물을지도 규정한다.
디자이너 입장에서 이 개념은 AI 제품의 통제 UX를 어디에 배치할지 판단하는 공통 어휘가 된다. UI·하네스·모델이 함께 경험을 만든다는 틀에서, 권한 확인과 한계 노출을 설계 요소로 끌어와야 사용자가 믿고 쓸 수 있는 에이전트가 된다.