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원문 발행 2026. 02. 19.수집 2026. 02. 21.출처 타입 REDDIT
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이 글은 요청 전·실행 중·반환 후 세 단계로 LLM 에이전트 실패 지점을 나누고 각 단계에서 적용 가능한 도구와 실무 방법을 정리했다.
최종 답안이 틀릴 때 프롬프트 수정에 집착하지 않고 에이전트가 특정 단계에서 전진하지 못하는 이유를 재생 가능한 도구 입출력과 회귀 워크플로로 추적하자 디버깅이 빨라졌다.
2일 만에 작동하던 에이전트 데모가 단계 체인화로 컨텍스트 오염을 일으켜 3주간 디버깅했고 출력 필터링과 구조화된 필드 전달, 구성 차이 검증으로 문제를 해결했다.
지속 메모리와 의미검색으로 과거 인시던트를 찾아 구조화된 진단을 생성하고 LLM 라우팅으로 성능과 비용을 조정하는 프로젝트를 공개했다.
오픈소스 Spring AI Playground는 도구 호출·MCP 서버·대화 콘텍스트를 연계한 인앱 관찰성으로 에이전트 디버깅을 용이하게 한다.