AI 에이전트 평가 및 활용 가이드

AI 에이전트의 평가 및 활용 가이드

AI 시스템, 특히 에이전트의 행동을 검증하는 것은 인공지능 분야에서의 주요 과제로 자리잡고 있습니다. 초기 단계의 오류가 후속 결과에 영향을 미치는 비결정적이며 다단계적인 에이전트의 경우, 이러한 문제를 조기에 식별하고, 생산 중 이를 추적하며, 지속적으로 신뢰성을 개선하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 AWS에서 LangSmith를 사용한 딥 에이전트 평가의 주요 내용을 살펴보겠습니다.

서론

에이전트의 행동을 사전에 검증하는 것은 각 적용 AI 시스템에서 가장 어렵고 중요한 문제 중 하나입니다. 특히 초기 단계의 실수가 후속 결과에 미칠 수 있는 다단계의 비결정적인 에이전트 환경에서는 더욱 그렇습니다. AWS의 LangSmith 플랫폼은 이러한 문제를 조기에 포착하고, 운영 중에도 추적할 수 있는 평가 프레임워크를 제공합니다. 이 블로그에서는 몇 가지 주요 평가 패턴을 소개하고, 실제 사례를 통해 LangSmith와 Amazon Bedrock를 이용한 텍스트-SQL 에이전트를 완전한 개발 및 운영 주기에서 어떻게 평가할 수 있는지에 대해 설명합니다.

본문

AI 에이전트를 평가할 때 고려해야 할 주요 사항은 다음 세 가지입니다:

1. 비결정성: 에이전트의 결과는 여러 번의 실행에 따라 다를 수 있습니다.
2. 오류 전파: 다단계 작업에서 초기 오류가 후속 작업에 영향을 주는 경우입니다.
3. 창의적 해결: 새로운 모델들은 때때로 예상치 못한 방식으로 문제를 해결합니다.

에이전트 평가 패턴

• 코드 기반 평가(코드 그레이더): 코드 로직을 이용해 에이전트의 성공 조건을 검증합니다.
• 모델 기반 평가(LLM-as-Judge): 단일 모델을 통해 에이전트의 출력 결과를 평가합니다.
• 인간 평가자: 주관적 평가가 필요한 경우 사용되며, 기타 방법의 보정에 활용됩니다.

LangSmith를 활용하여 LLM-as-Judge 평가기능을 인간 전문가의 피드백에 맞춰 조정할 수 있습니다. 이러한 조정은 오프라인과 온라인 평가 모두에 적용할 수 있습니다.

운영 및 실시간 모니터링

오프라인 평가뿐만 아니라 운영 환경에서도 실시간 모니터링이 필수적입니다. 실제 사용자가 예상치 못한 질문을 하고, 데이터베이스가 변경되며, 다양한 특별한 경우가 발생할 때, LangSmith의 온라인 평가 기능이 실시간으로 모든 트레이스를 점검합니다.

사례: 텍스트-SQL 에이전트 평가

LangSmith의 Pytest 통합 기능을 사용하여 여러 단계에서 텍스트-SQL 에이전트를 평가할 수 있습니다. 코드를 기반으로 한 안전성 검증, 모델 기반 품질 점수, 그리고 인간 리뷰 등을 통해 이 에이전트의 안정성과 성능을 체크할 수 있습니다.

결론

AI 에이전트는 조정된 평가 전략이 필요합니다. 이 블로그에서 소개한 평가 패턴은 LangSmith와 같은 도구와 더불어 에이전트의 발전과 안정화에 크게 기여할 것입니다. 본문의 내용과 더불어 AWS의 Amazon Bedrock 서비스와 함께 여러분의 에이전트 개발에 도움을 얻으시길 바랍니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evaluating-deep-agents-using-langsmith-on-aws/