하네스

하네스는 CloudThinker가 실제 시스템에서 작업할 수 있게 해 주는, AI 모델을 둘러싼 모든 것입니다: 작업을 계획하고 나누는 오케스트레이션, 코드·인프라·알림·도구·팀 지식에서 오는 컨텍스트, 그리고 각 실행에서 발견한 것을 보존하는 학습 루프입니다. 프론티어 모델은 그 자체로 인터넷을 알고 있습니다. 하네스는 그 모델이 여러분의 시스템을 알게 만듭니다.

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하네스가 필요한 이유

• 어려운 문제는 경계를 넘나듭니다. 느린 결제 처리는 코드 변경, Kubernetes 롤아웃, 데이터베이스 한도, 시끄러운 알림을 한꺼번에 거쳐 갈 수 있습니다. 해결하려면 이 모두를 함께 보아야 합니다.
• 모범 사례보다 증거가 우선입니다. CloudThinker는 실제 시스템을 조회하므로, 답변에는 일반적인 조언이 아니라 여러분의 서비스와 리소스가 등장합니다.
• 병렬 조사. 여러 가설을 하나씩 차례로 확인하는 대신 동시에 확인합니다.
• 가드레일은 항상 켜져 있습니다. 하네스가 하는 모든 작업은 워크스페이스의 Manual 또는 Auto 설정 안에서 실행됩니다.
• 효과가 누적됩니다. 모든 모듈은 다음 실행이 출발점으로 삼을 무언가를 남깁니다.

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오케스트레이션

기본 제공 어시스턴트인 CloudThinker가 각 작업을 계획합니다. 어려운 문제에서는 임시 서브에이전트를 생성해 각각 하나의 가설에 집중하여 확인하게 하고 — 조사 중에는 읽기 전용입니다 — 그 결과를 증거와 함께 하나의 결론으로 합칩니다. 실제 진행 방식은 근본 원인 분석에서 확인하세요.

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모든 영역에서 오는 컨텍스트

하네스는 접근할 수 있는 것에 대해서만 추론할 수 있습니다. 각 연결은 하나의 영역을 추가합니다: 워크스페이스가 더 많은 영역을 연결할수록 CloudThinker가 한 번에 볼 수 있는 문제의 범위가 넓어집니다.

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모든 모듈이 더 똑똑하게 만듭니다

각 모듈은 작업에서 얻은 것을 보존하고 다시 반영하므로, CloudThinker는 날마다 환경을 조금씩 더 잘 알게 됩니다. 무엇을 보존할지는 사용자가 제어합니다: 메모리를 수정하거나 삭제할 수 있고, 커스텀 에이전트별로 스킬 학습을 끌 수 있습니다.

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어려운 문제의 처음부터 끝까지

1. 알림이 도착합니다. Pulse가 노이즈를 걸러내고 실제 문제를 Incident로 라우팅합니다.
2. CloudThinker가 계획합니다. 인시던트 메모리에서 비슷한 과거 문제를 읽고, 작업을 가설로 나눕니다 — 최근 배포, 파드 롤아웃, 데이터베이스 한도.
3. 서브에이전트가 병렬로 증거를 수집합니다. 코드, 인프라, 도구 연결에서 수집합니다.
4. 하나의 답변을 받습니다: 근본 원인, 그 근거가 되는 증거, 승인할 수정 제안.
5. 하네스가 교훈을 보존합니다. 그래서 다음에 비슷한 인시던트가 발생하면 더 앞선 지점에서 시작합니다.

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