Salesforce Einstein Notebooking 플랫폼을 활용한 Agentforce AI 디버깅 가속화

Salesforce는 Agentforce AI 에이전트의 불투명한 동작 문제를 해결하기 위해 Einstein Notebooking 플랫폼을 확장했다. 기존의 로그와 메트릭 기반 관측성은 에이전트가 참조하는 실제 데이터 청크와 임베딩을 보여주지 못해 디버깅에 수주가 소요되는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 Spark 기반의 워크플로를 도입하여 엔지니어가 생산 환경의 인덱스와 세션 데이터를 직접 쿼리하고 분석할 수 있는 '쿼리 기반 관측성'을 구현했다. 결과적으로 복잡한 RAG 파이프라인의 문제를 실시간으로 파악하고 수정할 수 있게 되어 조사 시간이 기존 2주에서 단 하루로 단축되었다.