AI 에이전트 엔지니어링

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신뢰할 수 있는 에이전트 운영과 거버넌스

확인하기’ ), 분포 보간 (예: ‘두 가지 의도를 섞어 의도적으로 모호한 요청 만들기’ )과 같은 목표

지향적 생성 기법을 적용할 수 있습니다. 이러한 전략은 미묘한 오류를 발견하고 에이전트 행

동의 견고성을 검증합니다.

고객 지원 로그나

API

호출 추적과 같은 실제 데이터에 접근할 수 있는 도메인에서는 도메인

특화 마이닝이 평가 자료의 또 다른 풍부한 원천이 됩니다. 한편

MMLU

,

BBH

,

HELM

같은

표준 벤치마크는 도메인 특화 에이전트에 커스텀 벤치마크가 여전히 필수적이라 하더라도, 해

당 분야의 더 넓은 트렌드와 비교해 성능을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 잘 구조화된 평가 세트는 단순한 테스트 스위트 이상의 의미를 갖게 되며

에이전트가 처리해야 할 작업에 대한 살아 있는 명세서가 됩니다. 이는 회귀 감지를 지원하고

지속적 모니터링을 가능하게 하며 에이전트 행동이 평균적으로만 개선되는 것이 아니라 가장

중요한 부분에서 개선되도록 보장하여 실질적인 진전을 이끕니다. 이러한 접근 방식은 평가를

정적인 게이트키핑 기능에서 시스템 개발의 궤적을 직접 형성하는 동적인 모델 주도 피드백 루

프로 전환합니다.

새로운 도메인의 경우, 팀은 엔지니어와 주제 전문가를 짝지어 작업, 그라운드 트루스 (정답 ),

성공 기준을 정의하는 등 커스텀 벤치마크 생성에 투자해야 합니다. 여기에는 실패 유형 태깅

이나 커버리지 추적과 같은 다운스트림 분석을 위한 메타데이터가 ...