프로덕션 환경의 AI 에이전트 평가: Strands Evals 활용 실전 가이드

섹션별 상세

AI 에이전트 평가의 특수성: 에이전트는 단순 텍스트 생성을 넘어 도구 호출과 의사결정을 수행하며, 동일 질문에도 다양한 정답이 존재할 수 있어 단순 문자열 비교 방식의 전통적 테스트로는 한계가 존재한다.

Strands Evals의 핵심 구성 요소: 테스트 시나리오를 정의하는 'Case', 여러 케이스와 평가기를 묶어 실행하는 'Experiment', 그리고 LLM을 사용해 품질을 판정하는 'Evaluator'가 유기적으로 작동한다.

python

from strands_evals import Case

case = Case(
    name="Weather Query",
    input="What is the weather like in Tokyo?",
    expected_output="Should include temperature and conditions",
    expected_trajectory=["weather_api"]
)

테스트 시나리오를 정의하는 Case 객체 생성 예시

Strands Evals의 상위 수준 아키텍처 다이어그램 — DiagramTest Cases와 Evaluators가 Experiment로 입력되어 에이전트 태스크를 실행하고 최종 Evaluation Report를 생성하는 전체 흐름을 보여준다. 프레임워크의 주요 구성 요소 간의 상호작용을 시각화한다.

유연한 평가 패턴: 개발 중 즉각적인 피드백을 위한 실시간 호출 방식(Online)과 운영 로그나 DB의 과거 트레이스를 분석하는 방식(Offline)을 모두 지원하여 개발부터 운영까지 전 주기를 커버한다.

python

def online_task(case):
    agent = Agent(tools=[search_tool, calculator_tool])
    result = agent(case.input)
    return {
        "output": str(result),
        "trajectory": agent.session
    }

실시간 에이전트 호출을 통한 온라인 평가용 Task Function 구현

온라인 및 오프라인 평가 패턴 비교 다이어그램 — Diagram실시간 에이전트 호출(Pattern 1)과 기존 로그/트레이스 데이터 활용(Pattern 2) 방식의 코드 구조와 사용 사례를 대조하여 설명한다. 개발 단계와 운영 단계에 적합한 평가 방식을 선택하는 기준을 제시한다.

다양한 내장 평가기: 루브릭 기반(Output, Trajectory), 의미론적(Helpfulness, Faithfulness, Harmfulness), 도구 수준(Accuracy), 세션 수준(Goal Success) 등 10가지 이상의 평가기를 제공한다.

Strands Evals에서 제공하는 평가기 유형 분류 — Infographic루브릭 기반, 의미론적, 도구 수준, 세션 수준의 4가지 카테고리로 분류된 내장 평가기들을 나열한다. 각 평가기가 측정하는 구체적인 지표(Helpfulness, Faithfulness 등)를 한눈에 파악할 수 있다.

사용자 시뮬레이터를 통한 멀티턴 테스트: 'ActorSimulator'를 통해 페르소나와 목표를 가진 가상 사용자를 생성하고 에이전트와 자율적으로 대화하게 함으로써, 시나리오 기반 테스트에서 놓치기 쉬운 엣지 케이스를 발견한다.

python

user_sim = ActorSimulator.from_case_for_user_simulator(
    case=case,
    max_turns=10
)

while user_sim.has_next():
    agent_response = agent(user_message)
    user_result = user_sim.act(str(agent_response))
    user_message = str(user_result.structured_output.message)

ActorSimulator를 활용한 멀티턴 대화 시뮬레이션 루프

사용자 시뮬레이터(ActorSimulator)의 작동 흐름 — Diagram테스트 케이스로부터 프로필을 생성하고 에이전트와 대화 루프를 돌며 목표 달성 여부를 확인하는 과정을 보여준다. 멀티턴 대화 테스트가 어떻게 자동화되는지 논리적 단계를 설명한다.

계층적 평가 구조: 세션(전체 대화), 트레이스(개별 턴), 도구(개별 호출) 수준으로 데이터를 파싱하여 에이전트의 동작을 다각도에서 정밀하게 검증한다.

세션, 트레이스, 도구 수준의 트레이스 추출 계층 — Diagram전체 대화(Session)에서 개별 턴(Trace), 그리고 개별 도구 호출(Tool)로 이어지는 데이터 계층 구조를 보여준다. 각 수준에 적합한 평가기가 무엇인지 매핑하여 계층적 평가의 원리를 설명한다.

용어 해설

비결정론적(Non-deterministic): — 동일한 입력에 대해 매번 다른 출력이 나올 수 있는 특성이다. AI 에이전트는 자연어를 생성하고 맥락에 따라 판단을 내리므로 전통적인 소프트웨어 테스트의 고정된 정답 비교 방식으로는 평가가 어렵다.
트레이저토리 (실행 경로)(Trajectory): — 에이전트가 최종 응답에 도달하기 위해 수행한 일련의 도구 호출 및 사고 과정의 순서다. 결과의 정확성뿐만 아니라 에이전트가 논리적이고 효율적인 단계를 거쳤는지 검증하는 데 필수적인 데이터다.
판정관으로서의 LLM(LLM-as-a-Judge): — 대형 언어 모델을 사용하여 다른 모델의 출력을 평가하는 기법이다. 유용성, 성실성, 유해성 등 정량화하기 어려운 정성적 지표를 루브릭에 따라 점수화하고 구체적인 근거를 제시할 수 있다.
그라운드 트루스 (정답셋)(Ground Truth): — 평가의 기준이 되는 실제 정답이나 기대되는 동작 데이터다. 에이전트 평가에서는 기대되는 출력 텍스트나 반드시 호출해야 하는 도구 목록 등이 포함되어 평가의 객관성을 높이는 역할을 한다.