이건 Adelie에서 가장 큰 아키텍처 전환이었다. 기존에는 initial → mid → mid_1 → mid_2 → late → evolve 6단계가 Enum으로 하드코딩되어 있었다. 충분히 잘 동작했는데, 한 가지 문제가 있었다 — 프로젝트마다 필요한 단계가 다르다는 것.
왜 바꿨나
블록체인 프로젝트면 보안 감사 페이즈가 필요하고, ML 프로젝트면 데이터 파이프라인 페이즈가 필요하다. 근데 이걸 전부 하드코딩할 수는 없으니까, “AI가 알아서 필요한 페이즈를 만들면 어떨까?”라는 아이디어가 나왔다.
HarnessManager
harness.json이라는 JSON 파일 하나로 전체 파이프라인을 정의하게 했다. 각 페이즈의 전환 조건도 선언적으로 넣고, Expert AI가 MODIFY_HARNESS 액션으로 새 페이즈를 추가할 수 있다.
어려웠던 건 기존 코드와의 호환이었다. phases.py의 Phase Enum을 17곳 이상에서 import하고 있었는데, 이걸 전부 바꾸면 깨질 게 뻔했다. 그래서 phases.py를 호환 심으로 남겨두고, 내부적으로는 HarnessManager를 통해 프록시하는 식으로 처리했다.
DynamicAgent와 스냅샷 롤백
런타임에 생성되는 에이전트도 만들었다. Expert AI가 “보안 감사가 필요하다”고 판단하면, DynamicAgent를 정의하고 자동으로 인스턴스화. 권한은 3단계(observer → analyst → operator)로 나눠서 동적 에이전트의 위험을 제한했다.
하네스 수정할 때마다 자동 스냅샷을 뜨는 것도 넣었는데, 실제로 AI가 전환 조건을 너무 빡빡하게 설정해서 영원히 안 넘어가는 경우가 있어서 롤백 덕을 몇 번 봤다.