Lab 02: 첫 번째 Claude Code 에이전트

초급 마감: 2026-03-18

목표

• anthropic Python SDK를 사용한 첫 번째 에이전트 구현
• HOTL 거버넌스 레이어 (ActionRisk, Hard Interrupt) 구현
• 감사 로그 시스템 구축

환경 설정

mkdir lab-02 && cd lab-02
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install anthropic python-dotenv

구현 요구사항

1. governance.py — 거버넌스 레이어

from enum import Enum
import logging
from datetime import datetime

logging.basicConfig(
    filename='audit.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s'
)

class ActionRisk(Enum):
    LOW = "low"
    MEDIUM = "medium"
    HIGH = "high"

def log_action(action: str, risk: ActionRisk, approved: bool):
    logging.info(f"ACTION={action[:50]} | RISK={risk.value} | APPROVED={approved}")

def require_human_approval(action: str) -> bool:
    print(f"\n⚠️  HIGH RISK ACTION 감지:\n{action}\n")
    response = input("승인하시겠습니까? (yes/no): ")
    return response.lower() == "yes"

def governance_check(action: str, risk: ActionRisk) -> bool:
    if risk == ActionRisk.HIGH:
        approved = require_human_approval(action)
        log_action(action, risk, approved)
        return approved
    log_action(action, risk, True)
    return True

2. agent.py — 에이전트 메인 루프

거버넌스 레이어를 통합한 Claude API 호출 에이전트를 구현한다.

제출물

assignments/lab-02/[학번]/에 PR:

• governance.py
• agent.py
• audit.log 예시 (최소 5개 액션 기록)
• README.md — 설계 결정 및 테스트 결과

1. 코드 구현
2. python agent.py로 실행 테스트
3. HIGH risk 액션 실행 시 Hard Interrupt 동작 확인
4. audit.log 생성 확인
5. PR 제출