Agent-EvalKit을 활용한 AI 에이전트 체계적 평가 방법

섹션별 상세

에이전트의 자율적인 도구 선택과 순차적 작업은 단순 출력 기반 테스트로는 내부의 환각이나 검증 누락을 감지하기 어렵다.

Agent-EvalKit은 Claude Code와 같은 AI 코딩 어시스턴트 내에서 직접 동작하며, 에이전트의 소스 코드와 시스템 프롬프트를 분석하여 평가 계획을 수립한다.

6단계 워크플로(Plan, Data, Trace, Run, Eval, Report)를 통해 OpenTelemetry 기반의 실행 추적과 LLM-as-judge 평가를 수행한다.

여행 연구 에이전트 테스트 결과, 응답 품질은 83.9%로 높았으나 도구 결과가 없을 때 사실을 조작하는 환각 현상으로 인해 충실도 점수는 32.3%에 그쳤다.

근거

여행 연구 에이전트 테스트 결과, 응답 품질은 83.9%로 높았으나 도구 결과가 없을 때 사실을 조작하는 환각 현상으로 인해 충실도 점수는 32.3%에 그쳤다. — Travel Agent Evaluation Results 차트

CI/CD 파이프라인에 통합하여 코드 변경 시마다 평가를 자동화하고, 품질 게이트를 통해 회귀를 방지하며 지속적인 성능 개선을 지원한다.

LLM 평가자(LLM-as-Judge): — 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 다른 모델의 출력물이나 에이전트의 응답 품질을 평가하는 기법이다. 사람이 직접 평가하는 것보다 빠르고 확장성이 뛰어나며, 복잡한 추론 과정을 평가하는 데 효과적이다.
오픈텔레메트리(OpenTelemetry): — 분산 시스템의 성능과 동작을 모니터링하기 위한 오픈소스 관측성 프레임워크이다. 에이전트의 도구 호출, 추론 단계, 응답 등 실행 경로를 추적하여 시스템의 내부 상태를 가시화하는 데 사용된다.
환각(Hallucination): — 모델이 사실과 다르거나 근거가 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상이다. 에이전트 환경에서는 도구 호출 결과가 비어있을 때 학습 데이터를 기반으로 임의의 정보를 만들어내는 방식으로 자주 발생한다.
지속적 통합 및 배포(CI/CD): — 코드 변경 사항을 자동으로 통합하고 테스트하여 배포하는 소프트웨어 개발 프로세스이다. 에이전트 평가를 이 파이프라인에 통합하면 코드 수정 시마다 성능 회귀를 자동으로 감지할 수 있다.