---
id: a2b3c4d5-e6f7-4a8b-9c0d-1e2f3a4b5c6d
category: Unified
confidence_score: 0.98
tags: [aci, agent, interface, llm, infrastructure, harness]
last_reinforced: 2026-05-01
github_commit: "wikification-aci"
---

# Agent-Computer Interface (ACI)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> ACI는 인간 중심의 UI를 넘어, LLM 에이전트가 컴퓨터 시스템(OS, 파일, 도구)을 효율적으로 조작할 수 있도록 최적화된 추상화 인터페이스이며, 에이전트의 관찰(Observation) 및 행동(Action) 공간의 품질을 결정하는 핵심 설계 요소이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

### 1. ACI의 정의 및 필요성
- **모델을 위한 인터페이스**: 인간에게는 시각적 UI(GUI)가 필요하지만, 에이전트에게는 구조화된 데이터(JSON, XML)나 간결한 텍스트 출력이 더 효율적이다.
- **인지 부하 감소**: 불필요한 시각적 노이즈를 제거하고 에이전트가 행동의 결과와 시스템 상태를 정확히 파악할 수 있도록 정보를 재구성한다.

### 2. ACI 설계 원칙
- **구조적 명확성**: 도구의 인자 스키마(Schema)와 반환값 형식을 엄격하게 정의하여 모델의 파싱 오류를 줄인다.
- **에러 피드백의 풍부함**: 단순한 실패 메시지가 아닌, 모델이 다음 행동을 수정할 수 있는 구체적인 힌트(예: "파일이 없습니다. 현재 경로의 파일 목록은 다음과 같습니다...")를 제공한다.
- **상태의 가시성**: 현재 작업 디렉토리, 샌드박스 상태, 환경 변수 등 에이전트가 추론에 필요한 문맥을 명시적으로 노출한다.

### 3. 하네스 내에서의 역할
- **입출력 래퍼**: 하네스는 컴퓨터의 원시 출력을 ACI 표준에 맞춰 가공하여 모델에게 전달하며, 모델의 자연어 요청을 시스템 명령어로 변환한다.
- **인터페이스 최적화**: 특정 모델의 특성(예: 긴 JSON에 강함, 특정 태그 형식 선호)에 맞춰 ACI를 튜닝하여 작업 성공률(Pass@1)을 높인다.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **추상화 vs 제어권**: 인터페이스를 너무 고수준으로 추상화하면 에이전트의 세밀한 제어가 불가능해지고, 너무 저수준(예: raw byte stream)으로 두면 인지 부하가 급증한다.
- **범용 표준의 부재**: 각 하네스마다 ACI 설계가 상이하여 에이전트의 행동 패턴이 특정 인터페이스에 고착화(Coupling)되는 현상이 발생한다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent**: 10_Wiki/Topics/AI
- **Related**: [[Agent Harness|Agent Harness]], [[Model Context Protocol (MCP)|Model Context Protocol (MCP)]], [[Context Engineering|Context Engineering]]
- **Raw Source**: 00_Raw/Agent-Computer Interfaces (ACI)

## 💻 GitHub 동기화 자동화 워크플로우
1. Stage: git add .
2. Commit: `git commit -m "[P-Reinforce] Wikify Agent-Computer Interface (ACI) Design Principle"`
3. Push: `git push origin main`
