Agents Without Code: Skills, YAML, and Filesystems Replaced Python — Philipp Schmid, Google DeepMind

한 줄 핵심

이 영상은 에이전트 구현의 중심이 Python 루프와 하드코딩된 도구에서 YAML·마크다운·파일시스템과 샌드박스로 이동하고 있으며, 복잡한 하네스보다 모델이 스스로 탐색·추론하게 두는 쪽이 더 적은 코드로 더 강한 에이전트를 만든다고 주장한다.

시간별 요약

1. 0:00
   코드가 줄어드는 세 가지 에이전트 같은 GitHub PR 리뷰 에이전트를 세 방식으로 구현하면서 코드가 점점 줄고 파일의 비중이 커지는 흐름을 보여준다. 새로운 Gemini interactions API는 step 기반으로 상태와 함수 호출을 다루어, 대화형 턴보다 에이전트 실행에 맞춘 구조를 제공한다.
2. 2:45
   수동으로 작성한 Python 루프 초기 에이전트는 JSON schema, Python 함수, 오류 처리, 함수 호출 판별, 재호출까지 모두 직접 엮어야 한다. 시스템 지침과 도구 정의도 별도 파일과 코드로 관리해야 해서, 기능이 늘수록 유지보수 비용이 빠르게 커진다.
3. 4:30
   도구가 없을 때 생기는 한계 정의되지 않은 작업을 시키면 에이전트는 할 수 없다고 답할 수밖에 없고, 이는 도구를 미리 열거해 두는 방식의 한계를 드러낸다. 결국 루프 실행, 라우팅, 스키마 작성, 상태 관리까지 많은 인프라 코드가 필요해진다.
4. 5:21
   프레임워크가 덜어내는 것 ADK 같은 프레임워크는 함수 호출 루프, 재시도, 오류 처리, 스키마 생성 같은 반복 코드를 흡수해 에이전트 작성 부담을 줄인다. 그러나 도구 구현, 환경 구성, 규칙 정의는 여전히 사용자가 직접 책임져야 한다.
5. 7:52
   샌드박스를 가진 원격 에이전트 원격 에이전트는 hosted isolated cloud sandbox 안에서 bash 실행, 파일 저장, 도구 사용을 처리하며, 입력으로 GitHub repository나 GCS bucket, inline files 같은 소스를 받을 수 있다. 코드보다 환경과 파일을 통해 능력을 확장하는 구조로 바뀐다.
6. 8:42
   에이전트가 보지 못하는 자격 증명 네트워크 프록시가 샌드박스 바깥에서 자격 증명을 주입하므로, 에이전트는 토큰 자체를 보지 못한 채 API를 호출한다. 도메인 접근도 제한할 수 있어 보안 경계를 유지하면서도 기존 코드를 재사용 가능한 에이전트로 감쌀 수 있다.
7. 12:09
   마침내 답한 날씨 질문 에이전트는 Google search와 일반 도구를 활용해 San Francisco 날씨를 스스로 찾고 응답하며, 작업에 맞는 최소 도구 조합을 탐색하는 일반 목적 에이전트로 바뀐다. backend는 단일 API 호출만 받고, 실제 반복 실행은 API와 sandbox 사이에서 처리된다.
8. 13:50
   서버로 옮겨지는 것, 여전히 자신의 것 서버 측이 루프, 라우팅, 세션 상태, 컨텍스트 압축, 원격 Linux sandbox를 맡아 주므로 사용자는 새 입력만 제공하면 된다. 대신 instructions, behaviors, capabilities, skills, evals처럼 도메인과 품질을 규정하는 요소는 여전히 직접 소유해야 한다.
9. 16:22
   하네스가 커지면 과설계다 기존 기능을 파일과 skills MD로 확장하면 코드 수정 없이 능력을 늘릴 수 있고, 실제 사례들에서도 수천 줄의 오케스트레이션 코드가 대폭 줄었다. 모델이 좋아질수록 하네스가 더 복잡해진다면 그것은 개선이 아니라 과설계 신호다.
10. 17:11
    마이크로매니지먼트를 멈춰라 에이전트에게는 일반 도구를 주고, 경로를 세세하게 통제하기보다 탐색과 추론을 맡기는 편이 더 낫다. 실무자는 도메인 규칙, 워크플로, eval, 깨끗한 도구 정의에 집중하고, 나머지는 파일과 모델에 맡겨 코드 삭제를 목표로 삼아야 한다.

실무 인사이트

• 에이전트의 설계 중심을 코드에서 파일로 옮기면, 기능 추가를 위해 루프와 스키마를 계속 고치는 대신 instructions와 skills를 보강하는 방식으로 확장할 수 있다.
• 보안이 중요한 에이전트에서는 자격 증명을 모델에 노출하지 말고 샌드박스 바깥 프록시로 주입해, 권한 경계와 감사 가능성을 동시에 확보하는 구조가 유리하다.
• 도구를 과하게 세분화해 모델을 통제하기보다, 일반적인 bash·파일시스템·검색 같은 atomic tool을 제공하고 eval로 결과를 검증하는 편이 장기적으로 더 단순하고 강하다.