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AI 에이전트가 종목 선정부터 매수·매도, 성과 측정, 전략 개정까지 사람 개입 없이 스스로 돌리는 한국 주식 무인 자율매매 시스템을 만든 과정을 따라갑니다. Open API 실시세와 페이퍼머니 1억 원으로 6거래일 무인 운영(체결 365건, 승률 54.13%, 누적 -4.62%)을 기록하기까지, 새 모델을 믿고 다듬어 둔 하네스를 걷어낸 v1이 로컬 우선 설계·방법론 중첩·에이전트별 맥락 분산·과도한 딥 리서치로 무너진 원인이 결국 ‘하네스 설계의 실패’였음을 분석합니다. 이어 Working Backwards로 목표 가치와 목업부터 합의하고, 도메인 주도 설계(DDD)로 7개 도메인을 나눠 에이전트가 API 계약으로만 통신하게 하며, DynamoDB 단일 원장·관측성 우선 완료 기준·ECS Fargate 상시 가동으로 다시 설계한 v2를 살펴봅니다. LLM이 제안한 전략 개정을 결정론적 스크립트로 검증하는 방법, 수치 단위 명시·컨텍스트 압축 같은 실전 노하우와 함께 ‘체결 자동화는 가능하지만 수익성은 도메인 지식의 영역’이라는 교훈을 정리합니다.
