유럽 부동산 플랫폼의 AI 기반 에이전트 공학 및 시뮬레이션 테스팅 사례

작성자가 공유한 시뮬레이션 테스팅 방식에 대해 흥미롭다는 반응이며, 자율형 AI의 신뢰성 확보를 위한 아키텍처 설계에 공감하는 분위기입니다.

• 복잡한 에이전트 시스템을 구축할 때 전체 플랫폼을 시뮬레이션할 수 있는 환경을 먼저 구축하여 LLM이 이를 테스트하게 하라.
• Django와 같은 프레임워크를 사용하여 시스템을 모듈화하면 엔드투엔드 테스트와 에이전트 통합이 용이해진다.

이벤트 소싱(Event Sourcing)

— 데이터의 최종 상태만 저장하는 대신 상태를 변화시키는 모든 이벤트를 순서대로 저장하는 아키텍처이다. 과거의 모든 기록을 보유하므로 특정 시점으로 상태를 복구하거나 복잡한 비즈니스 로직의 흐름을 추적하는 데 필수적이다.

지속성 워크플로(Durable Workflow)

— 시스템 장애나 재시작 시에도 중단된 지점부터 실행을 재개할 수 있는 신뢰성 높은 작업 흐름이다. 장시간 실행되는 비즈니스 프로세스나 복잡한 에이전트 작업의 안정성을 보장하기 위해 사용된다.

에이전트 공학(Agentic Engineering)

— 단순한 프롬프트 입출력을 넘어 AI 에이전트가 자율적으로 도구를 사용하고 워크플로를 수행하도록 설계하는 방식이다. 결정론적 로직과 LLM의 유연성을 결합하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 시스템을 구축한다.

시뮬레이션 테스팅(Simulation Testing)

— 실제 운영 환경과 유사한 가상 환경에서 다양한 시나리오와 사용자 페르소나를 재현하여 시스템을 검증하는 기법이다. 시간 여행 기능을 통해 과거 데이터를 기반으로 에지 케이스를 사전에 발견하고 수정할 수 있다.