효과적인 AI 에이전트 평가 구축: E2E 테스트부터 N-1 평가까지
2025-09-04
이 글에서는 효과적인 AI 에이전트 평가 시스템 구축에 대해 탐구합니다. 저자는 모델이 지속적으로 개선되더라도 평가가 필수적임을 강조합니다. 엔드투엔드(E2E) 평가부터 시작하여 성공 기준을 정의하고 간단한 예/아니오 결과를 출력함으로써 문제를 신속하게 파악하고, 프롬프트를 개선하며, 서로 다른 모델의 성능을 비교할 수 있다고 주장합니다. 'N-1' 평가는 이전 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하여 문제를 직접적으로 파악할 수 있지만, 'N-1' 상호 작용을 최신 상태로 유지해야 합니다. 또한 LLM이 기대되는 대화 패턴을 따르는지 확인하기 위해 프롬프트 내에 체크포인트를 설정하는 것도 제안합니다. 마지막으로 저자는 외부 도구가 설정을 간소화하지만 특정 사용 사례에 맞게 조정된 사용자 지정 평가가 필요하다고 언급합니다.
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에이전트 평가