코드 디버깅에서 추론 디버깅으로: AI 에이전트 관측 및 평가 가이드

전통적인 소프트웨어는 결정론적이며 코드 라인 단위로 디버깅이 가능하지만, AI 에이전트는 수백 단계의 추론 과정을 거치며 비결정적으로 동작하기 때문에 새로운 접근 방식이 필요하다. 에이전트의 동작을 이해하기 위한 세 가지 핵심 프리미티브인 실행(Run), 트레이스(Trace), 스레드(Thread)를 정의하고 이를 기반으로 한 단계별 평가 전략을 수립해야 한다. 특히 관측 데이터가 곧 평가의 기초가 되는 관측 기반 평가의 중요성이 강조되며, 프로덕션 데이터를 테스트 케이스로 전환하는 선순환 구조가 핵심이다. 이를 통해 개발자는 에이전트의 추론 오류를 체계적으로 수정하고 시스템의 신뢰성을 확보한다.