AI 에이전트의 다중 턴 평가를 위한 현실적인 사용자 시뮬레이션 활용법

AI 에이전트의 다중 턴 평가: Strands Evals에서 현실적인 사용자 시뮬레이션 활용하기

AI 기술이 발전함에 따라 대화형 에이전트가 다양한 응답을 더 자연스럽게 인간과 상호작용할 수 있도록 하는 것은 매우 중요합니다. 대화형 AI를 효과적으로 평가하려면 단일 턴에서 발생하는 상호작용이 아닌 다중 턴의 상호작용이 이루어져야 하며, 이는 프로덕션 환경에서도 동일하게 적용됩니다. Strands Evaluations SDK는 이러한 평가를 체계적으로 진행할 수 있도록 하는 도구들을 제공합니다.

Strands Evals의 다중 턴 평가란 무엇인가?

단일 턴 평가에서는 입력과 출력이 각각 정해진 상태에서 얼마나 유용한 결과를 도출하는지를 평가합니다. 그러나 다중 턴 대화에서는 각각의 메시지가 이전 메시지에 의해 영향을 받으므로 예측이 매우 어렵습니다. 사용자는 불완전한 대답에 대해 추가 질문을 하거나, 오해로 인해 질문을 반복하며, 새로운 제안에 따라 대화 방향을 수정합니다.

ActorSimulator로 다중 턴 대화를 문제 없이 평가하기

Strands Evals의 ActorSimulator는 현실적인 사용자 시뮬레이션을 통해 목표 지향적인 사용자를 생성하고 자연스럽게 에이전트와 상호작용할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 구조적인 사용자 시뮬레이션을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 여행 보조 에이전트를 평가할 경우, "파리로의 항공편 예약 요청"이라는 입력을 갖는 테스트 케이스 생성과 같은 방식으로 프로파일을 생성할 수 있습니다.

시뮬레이션 기반 평가의 베스트 프랙티스

다음은 시뮬레이션 기반 평가에서 최고 성과를 내기 위한 몇 가지 팁입니다:

• 작업 복잡성에 따라 max_turns를 설정합니다. 집중된 작업에는 3-5, 다단계 워크플로우에는 8-10을 권장합니다.
• 구체적인 작업 설명을 작성하여 시뮬레이터가 이를 기반으로 평가할 수 있도록 합니다.
• 다양한 사용자 유형에 맞게 자동 생성된 프로파일을 사용하고, 임시 차원의 특정 패턴을 재현하기 위해 사용자 정의 프로파일을 적용합니다.
• 테스트 스위트에서 발견되는 패턴에 집중합니다. 에이전트의 변화 이후 목표 완료율 저하는 회귀를 나타낼 수 있습니다.

결론

ActorSimulator는 Strands Evals에서 대화형 AI 에이전트를 다중 턴 환경으로 현실감 있게 평가할 수 있는 도구를 제공합니다. 이는 고정된 테스트 케이스에 의존하는 대신 목표와 페르소나를 정의하고, 시뮬레이션된 사용자가 자연스럽고 적응적인 대화를 통해 에이전트와 상호작용할 수 있도록 합니다. 시작하려면 Strands Agents의 샘플 리포지토리를 탐색해 보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/simulate-realistic-users-to-evaluate-multi-turn-ai-agents-in-strands-evals/