확장 가능한 AI 에이전트 평가 프레임워크 구축 방법

Source: Dev.to

스케일링 문제

좋은 AI 에이전트를 만들었습니다. 몇십 개의 예제로 테스트했으며 완벽하게 동작합니다. 이제 수천, 심지어 수백만 건의 대화를 처리할 프로덕션에 배포하려고 합니다.

그 순간 평가 전략이 무너집니다. 모든 대화를 수동으로 검토할 수 없습니다. 작은 테스트 세트는 현실 세계 사용자의 무한한 다양성을 포괄하지 못합니다. 어떻게 하면 대규모로 품질을 보장할 수 있을까요?

답은 자동화되고 확장 가능한 평가 프레임워크를 구축하는 것입니다. 수동 샘플링은 전략이 아니라 위험 요소입니다.

다음은 프로덕션 수준 트래픽을 처리할 수 있는 평가 시스템을 구축하기 위한 청사진입니다.

확장 가능한 평가 프레임워크의 7가지 구성 요소

1. 자동 트레이스 추출

프레임워크는 에이전트와의 모든 상호작용에 대한 완전하고 상세한 트레이스를 자동으로 캡처해야 합니다. 이것이 원시 데이터이며, 추론 단계, 도구 호출, 출력 등을 모두 기록하도록 에이전트 아키텍처에 필수적으로 포함되어야 합니다.

2. 지능형 트레이스 파싱 (ETL 에이전트)

원시 트레이스는 종종 지저분하고 비구조화된 JSON 또는 텍스트 로그 형태입니다. 이 원시 데이터를 깔끔하고 구조화된 형식으로 변환하는 프로세스가 필요합니다. Noveum.ai에서는 전용 AI 에이전트, 즉 ETL(Extract, Transform, Load) 에이전트를 사용해 원시 트레이스를 읽고 도구 호출, 파라미터, 추론 단계, 최종 출력 등을 표준 스키마로 지능적으로 추출합니다.

3. 포괄적인 스코어러 라이브러리

이것이 평가 엔진의 핵심입니다. 70개 이상의 자동 스코어러 를 포함한 라이브러리가 필요합니다. 각 스코어러는 품질의 특정 차원을 평가하도록 설계되었습니다. 사실 정확성, 명령 수행, 개인정보(Personal Identifiable Information) 탐지, 토큰 효율성 등 모든 영역을 포괄해야 합니다.

4. 자동 스코어러 추천

70개가 넘는 스코어러 중 어떤 것을 데이터셋에 적용할지 결정해야 합니다. 진정으로 확장 가능한 시스템은 또 다른 AI 에이전트를 활용해 데이터셋을 분석하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 10~15개의 스코어러를 추천합니다. 이를 통해 연산 비용을 절감하고 핵심 평가에 집중할 수 있습니다.

5. 집계된 품질 평가

스코어러를 실행하면 수천 개의 개별 데이터 포인트가 생성됩니다. 프레임워크는 이러한 점수를 의미 있는 고수준 품질 평가로 집계해야 합니다. 여기에는 트렌드 파악, 공통 실패 모드 식별, 비즈니스 KPI 대비 전반적인 성과 평가가 포함됩니다.

6. 자동 근본 원인 분석 (NovaPilot)

가장 중요한 구성 요소입니다. 에이전트가 왜 실패했는지 알 뿐만 아니라 무엇이 문제인지 파악해야 합니다. 강력한 분석 엔진(예: NovaPilot)은 모든 실패 트레이스와 스코어를 분석해 근본 원인을 진단합니다. 프롬프트가 잘못됐나요? 도구에 결함이 있나요? 모델 자체의 한계인가요?

7. 지속적인 개선 루프

마지막으로 프레임워크는 루프를 닫아야 합니다. 근본 원인 분석에서 도출된 인사이트를 개발 프로세스에 직접 반영합니다. 시스템은 수정된 시스템 프롬프트나 모델 파라미터 변경 등 구체적이고 실행 가능한 해결책을 제시해 식별된 문제를 해결하도록 돕습니다.

수동에서 자동으로

이러한 프레임워크를 구축하는 일은 상당한 엔지니어링 노력이 필요합니다. 그러나 수동적이고 신뢰할 수 없는 샘플링에서 진정으로 확장 가능한 자동 품질 보증 프로세스로 전환할 수 있는 유일한 방법이기도 합니다. 이는 프로토타입을 만드는 것과 프로덕션 준비가 된 AI 시스템을 구축하는 것의 차이입니다.

규모에 맞게 구현할 준비가 되었다면, Noveum.ai의 포괄적인 평가 플랫폼에서 확장 가능한 평가 프레임워크의 일곱 가지 구성 요소를 모두 자동화합니다.

에이전트 평가를 확장하는 데 가장 큰 병목 현상이 무엇인가요? 함께 논의해 봅시다.