챕터별 상세
워크숍 개요 및 환경 설정
Supabase 워크플로를 기반으로 한 에이전트 스킬 구축의 핵심 목표를 설정한다. MCP(Model Context Protocol)와 CLI 도구, 그리고 Braintrust 기반의 평가 하네스가 포함된 사전 구축 환경을 준비한다. 참가자는 이 환경에서 직접 코드를 수정하며 에이전트의 행동 변화를 관찰할 준비를 마친다. 단순한 기능 구현이 아니라 성능 측정 가능 여부에 초점을 맞춘다.
MCP는 에이전트가 도구와 통신하는 표준 방식이며, Braintrust는 LLM 앱의 성능을 추적하는 플랫폼이다.
첫 번째 에이전트 스킬 작성 및 테스트
가장 기본적인 형태의 에이전트 스킬을 작성하여 시스템에 등록한다. 에이전트가 해당 스킬을 인식하고 호출하는 과정을 로그와 실행 결과를 통해 확인한다. 초기 스킬이 에이전트의 의사결정 경로를 어떻게 바꾸는지 정성적으로 분석한다. 이 단계는 이후 진행할 정량적 평가의 기준점(Baseline)이 된다.
평가 루프를 통한 반복 개선
작성한 스킬을 평가 하네스에 통과시켜 구체적인 성능 지표를 도출한다. 스킬의 지침(Instruction)을 수정하거나 로직을 변경했을 때 점수가 어떻게 변하는지 실시간으로 확인한다. 때로는 개선이라고 생각한 변경이 성능을 떨어뜨리거나 아무런 영향을 주지 않는 현상을 직접 목격한다. '작성-실행-평가-수정'으로 이어지는 핵심 반복 루프를 체득한다.
평가 루프는 개발자가 감에 의존하지 않고 객관적인 데이터에 기반해 모델을 튜닝하게 해준다.
주요 실패 모드 분석 및 해결
에이전트가 스킬을 보유하고 있음에도 사용하지 않는 경우나 잘못된 맥락에서 호출하는 실패 사례를 분석한다. 오해의 소지가 있는 스킬 설명이 에이전트의 성능을 저해하는 과정을 구체적인 예시로 확인한다. 겉보기에는 완벽해 보이지만 실제 평가 데이터셋에서는 실패하는 패턴들을 식별한다. 이러한 실패 모드를 극복하기 위한 프롬프트 설계 및 구조적 개선 방안을 적용한다.
실패 모드 분석은 에이전트의 신뢰성을 높이는 필수적인 디버깅 과정이다.
결론 및 실무 적용 인사이트
워크숍을 통해 검증된 에이전트 스킬 설계 원칙을 정리한다. 추측이 아닌 측정을 통해 에이전트의 능력을 확장하는 것이 실무에서 왜 중요한지 확인한다. Supabase 실제 운영 환경에서 성능을 유의미하게 변화시켰던 요소들을 공유한다. 향후 대규모 시스템으로 확장할 때 고려해야 할 평가 전략을 제시하며 마무리한다.
용어 해설
- 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
- — Model Context Protocol의 약자로, AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구와 상호작용할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공하는 프로토콜이다. 에이전트가 다양한 환경에서 일관된 방식으로 기술(Skill)을 실행할 수 있게 돕는다.
- 평가 하네스(Eval Harness)
- — AI 모델이나 에이전트의 성능을 정량적으로 측정하기 위한 테스트 프레임워크이다. 특정 작업에 대해 에이전트가 내놓은 결과물을 미리 정의된 기준에 따라 자동으로 평가하여 성능 변화를 추적한다.
- 실패 모드(Failure Mode)
- — 시스템이나 프로세스가 의도한 대로 작동하지 않고 오류를 일으키는 구체적인 방식이나 유형을 의미한다. 에이전트 설계에서는 기술 미사용, 잘못된 지침 해석 등이 주요 실패 사례로 꼽힌다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 05.수집 2026. 05. 05.출처 타입 YOUTUBE
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