AI 에이전트 엔지니어링

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3

부

신뢰할 수 있는 에이전트 운영과 거버넌스

습, 강화 학습 등 여러 패러다임에 걸쳐 테스트해 서로 다른 패러다임 간 상호작용이 미묘한 버

그를 일으키지 않는지도 검증해야 합니다.

도구, 계획 능력, 메모리, 학습이라는 이들 컴포넌트를 엄격하게 테스트함으로써 개발자는 에

이전트 기반 시스템의 기초 요소가 신뢰성 있게 효과적으로 작동한다는 것을 보장할 수 있습니

다. 이러한 포괄적인 단위 테스트 접근법은 실세계 애플리케이션을 위한 견고하고 확장 가능한

에이전트를 구축하는 데 필요한 자신감을 제공합니다.

9.3

총체적 평가

단위 테스트는 개별 컴포넌트를 고립된 상태에서 정확성을 검증합니다. 반면 통합 테스트는 에

이전트 기반 시스템 전체를 평가해 현실적 환경에서 도구, 계획 능력, 메모리, 학습 등 모든 하

위 시스템이 매끄럽게 함께 작동하는지 확인합니다. 통합 테스트는 단위 테스트만으로는 예측

할 수 없는 복잡한 상호작용, 창발적 행동, 엔드투엔드 이슈를 드러냅니다. 한 모듈의 출력이

다른 모듈의 입력이 되는 일이 잦은 에이전트 기반 시스템에서는 실제 사용 중에만 발생하는

문제를 발견하기 위해 통합 테스트가 필수입니다.

9.3.1

엔드투엔드 시나리오에서의 성능

통합 테스트의

1

차 목표는 실제 사용에 가까운 조건에서 시스템이 시작부터 끝까지 완전한 작

업을 수행하는 능력을 검증하는 것입니다. 이를 위해 지각, 계획 능력, 도구 호출, 커뮤니케이

션 등 에이전트 기반 시스템의 전체 스택을 활용하는 대표 워크플로나 사용자 여정을 구성합

니다. 예를 ...