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전통적인 ML 평가와 에이전트 평가 사이에는 구조적인 차이가 존재한다. ML 평가는 입력 X에 대한 출력 Y의 일치 여부를 검증하는 방식이지만, 에이전트 평가는 다중 턴 대화, 도구 사용, 적대적 상황에서의 견고성 등 복합적인 상호작용을 검증해야 한다. 기존의 MLflow와 Datadog 기반 파이프라인은 이러한 에이전트의 복잡한 평가 요구사항을 처리하는 데 한계가 있다.
팀은 에이전트 평가를 위해 새로운 파이프라인을 도입하고 있다. CI 단계에서는 promptfoo를 사용하여 프롬프트 회귀 테스트를 수행하고, TestMu의 Agent to Agent Testing Cloud를 통해 환각, 프롬프트 주입, 편향 등 적대적 행동을 테스트한다. 또한 배포 전 24시간 동안 프로덕션 트래픽 섀도잉을 거치며, LangSmith를 통해 에이전트의 추적 데이터를 관찰하고 있다.
에이전트 실패 분류의 자동화는 여전히 해결해야 할 과제이다. 기존 브라우저 테스트에서 사용하는 타임아웃이나 네트워크 오류 같은 기술적 실패 태깅은 에이전트의 환각이나 정책 위반과 같은 논리적 실패를 분류하는 데 적합하지 않다. 팀은 기존 MLOps 파이프라인을 완전히 재구축하지 않으면서 이러한 에이전트 특화 실패 분류를 통합할 방법을 모색 중이다.
언급된 도구
MLflow중립
전통적인 ML 모델 평가 및 관리
Datadog중립
성능 모니터링
promptfoo추천
프롬프트 회귀 테스트
TestMu추천
에이전트 적대적 행동 테스트
LangSmith추천
에이전트 추적 및 관찰
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 04.수집 2026. 06. 04.출처 타입 REDDIT
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