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원문 발행 2026. 02. 21.수집 2026. 02. 21.출처 타입 REDDIT
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도구 사용 에이전트는 작업·추론 상태·툴 호출·입력·관측·최종답변을 포함한 구조화된 궤적을 기록하고 점수화하여 데이터 자산으로 관리해야 한다.
데이터 드리프트와 모델 드리프트를 베이스라인 통계와 실제 레이블 비교로 탐지하고 Evidently와 MLflow를 통해 SageMaker AI 환경에 통합하는 모니터링 아키텍처를 제안한다.
Go‑Live 후 모델 성능이 서서히 저하되는 현실과 조직 내에서 그 변화를 지속적으로 감시하고 책임지는 주체가 부재하다는 문제를 91% 통계와 함께 제기했다.
프로덕션으로 배포된 ML 모델의 91%가 시간이 지나면서 성능 저하를 겪고 조직 내에 지속적 정확성의 책임이 할당되지 않는 구조적 갭이 존재한다.