AI 에이전트 품질 향상을 위한 Strands SDK와 Arize AX 통합 가이드

AI 에이전트 워크플로우 관찰과 최적화: Strands Agents SDK와 Arize AX 활용 가이드

AI 시스템이 점점 더 복잡해지고, 그 특성상 비결정적인 성과를 보이는 경우가 많아지면서 AI 에이전트의 품질을 안정적으로 유지하고 배포하는 것은 기업에게 큰 도전 과제가 되었습니다. 특히 생성형 AI 기반의 에이전트는 동일한 입력에도 서로 다른 출력을 발생시킬 수 있어 예측이 어렵고 오류 가능성이 높습니다. 이 글에서는 복잡한 에이전트 시스템의 모니터링, 평가, 자동화된 최적화를 가능하게 하는 솔루션인 Arize AX와 Strands Agents SDK의 통합 방법을 소개합니다.

Strands Agents SDK는 Amazon Bedrock 기반의 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있는 오픈소스 프레임워크이며, Arize AX는 그러한 에이전트를 추적하고 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 관찰성(Observability) 플랫폼입니다.

문제의식: 생성형 AI 시스템의 한계와 리스크

에이전트 기반 AI 애플리케이션은 기존의 전통적인 시스템 이상으로 다음과 같은 문제를 겪을 수 있습니다:

• 에이전트가 결정론적이지 않아 입력 값이 같아도 결과가 달라지는 특성
• API 호출 오류 및 툴 사용 실패 등의 도구 통합 오류
• 비효율적인 의사결정 경로로 인한 응답 지연
• 잘못된 파라미터 추출, 잘못된 도구 선택 등으로 이어지는 사용자 불만족

이러한 복잡성과 오류 가능성을 고려할 때, 단순한 테스트나 로그 확인만으로는 충분한 신뢰성과 성능 품질을 확보할 수 없습니다.

Arize AX: 에이전트 품질 확보를 위한 핵심 툴킷

Arize AX는 관찰성과 자동 품질 평가 기능을 통합 제공하여 AI 에이전트의 품질을 지속적으로 모니터링하고, 평가하고, 최적화할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

• OpenTelemetry 기반 LLM 호출 트레이싱
• 자동 평가(Eval)와 LLM-as-a-Judge 기반의 정량적 품질 분석
• 실시간 대시보드와 알림 시스템
• 파라미터, 도구 선택, 의사결정 경로에 대한 성능 지표
• 실험 환경과 프롬프트 최적화 기능(Prompt Playground)

Strands Agents SDK와의 통합: 실전 시나리오

본 가이드는 ‘레스토랑 예약 도우미 에이전트’를 구축하는 실제 사례를 통해 Strands SDK로 에이전트를 구축하고, 이를 Arize로 트레이싱 하는 과정을 설명합니다.

1. Amazon Bedrock 모델(예: Claude 3.7 Sonnet)을 설정
2. 레스토랑 정보 검색, 예약 생성/조회/삭제 등의 툴 구성
3. Arize OpenTelemetry Exporter를 이용한 트레이스 전송
4. 다양한 사용자 쿼리 테스트로 트레이스 생성
5. Arize UI를 통한 트레이스 시각화 및 성능 분석

자동 평가와 최적화: LLM 평가자 활용

Arize는 자체 평가 템플릿을 통해 AI 에이전트가 툴을 올바르게 호출했는지 여부를 자동으로 분석해줍니다. 예를 들어, 사용자의 발화를 맞게 해석하고 적절한 도구(예: 예약 도구)를 선택했는지를 자동 평가하고, 실패한 기록을 리그레션 데이터셋에 자동 축적해 지속적인 개선 기반을 마련할 수 있습니다.

Prompt Playground를 통해 실험하고, 여러 모델 응답 결과를 비교하면서 가장 성능이 우수한 조합을 찾을 수 있으며, 프롬프트 버전 관리를 통해 안정적인 배포가 가능합니다.

지속적인 모니터링과 배포 자동화

Arize는 다양한 지표에 대한 실시간 모니터링을 제공합니다. 중요한 메트릭은 다음과 같습니다:

• 응답 지연 시간(Latency)
• 토큰 사용량
• 에러율 및 툴 호출 실패율
• 사용자의 만족도(Prompt 결과 일관성 등)

이러한 메트릭은 CI/CD 파이프라인에도 통합이 가능하며, Arize는 에이전트의 변화를 자동으로 테스트, 평가, 롤백할 수 있는 기능도 제공합니다.

결론: AI 시스템의 신뢰성과 확장을 위한 필수 요소

AI 기반 업무 자동화가 보편화되는 현시점에서, Strands Agents SDK와 Arize AX 통합은 에이전트 배포 가이드로서 가장 효과적인 모범 사례 중 하나입니다. 단순 코딩을 넘어서서, 관찰 → 평가 → 실험 → 최적화 → 모니터링이라는 순환 구조가 AI 시스템 성공의 핵심입니다.

생성형 AI를 실제 비즈니스 환경에 안전하게 배치하고 효율적으로 확장하고 싶다면, 지금 바로 Strands + Arize 조합을 검토해 보시길 추천합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/observing-and-evaluating-ai-agentic-workflows-with-strands-agents-sdk-and-arize-ax/