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AWS ML Blog

Strands Evals SDK를 활용한 AI 에이전트 장애 탐지 및 근거 분석 자동화

Strands Evals SDK의 Detectors 기능을 사용하여 AI 에이전트 실행 트레이스에서 장애를 자동으로 식별하고 근거를 분석하여 해결책을 제시하는 방법.

섹션별 상세

기존의 수동 트레이스 분석은 대규모 에이전트 운영 시 장애 탐지와 수정 사이의 병목을 유발한다. Detectors는 실행 트레이스를 자동으로 스캔하여 장애를 식별하고 근거를 분석함으로써 진단 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축한다.
Detectors 파이프라인은 두 단계로 작동한다. 첫 번째 단계인 장애 탐지는 트레이스 내 각 스팬을 9가지 범주(할루시네이션, 도구 사용 오류, 오케스트레이션 오류 등)로 분류하고 신뢰도 점수와 증거를 추출한다.
장애 탐지 및 근본 원인 분석을 위한 Detectors 파이프라인 다이어그램
Diagram통합 및 독립형 진단 진입점이 어떻게 장애 탐지 단계로 수렴되는지 보여준다. 이후 장애 탐지 단계에서 식별된 결과가 근본 원인 분석 단계로 전달되어 최종적으로 실행 가능한 수정 사항을 도출하는 전체 흐름을 시각화한다.
두 번째 단계인 근거 분석은 식별된 장애 간의 인과 관계를 추적하여 근본 원인을 파악한다. 이 과정에서 장애를 PRIMARY, SECONDARY, TERTIARY로 분류하고 시스템 프롬프트 수정이나 도구 설명 업데이트와 같은 구체적인 해결책을 제시한다.
DiagnosisConfig를 사용하여 CI/CD 파이프라인에 자동 진단을 통합할 수 있다. ON_FAILURE 모드는 테스트 실패 시에만 진단을 수행하여 비용 효율성을 높이고, ALWAYS 모드는 모든 케이스를 분석하여 잠재적인 최적화 지점을 찾는다.
CloudWatchProvider, LangfuseProvider 등을 통해 Amazon CloudWatch, Langfuse, OpenSearch에 저장된 프로덕션 트레이스를 직접 분석할 수 있다. 이는 에이전트 프레임워크와 무관하게 OpenTelemetry 트레이스를 내보내는 모든 시스템에 적용 가능하다.

기술

  • Strands Evals SDK
  • Amazon Bedrock
  • OpenTelemetry
  • Amazon CloudWatch
  • Langfuse
  • OpenSearch

활용 사례

  • AI 에이전트 장애 자동 진단
  • CI/CD 파이프라인 내 자동 테스트 및 디버깅
  • 프로덕션 에이전트 트레이스 분석
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 06. 16.수집 2026. 06. 16.출처 타입 RSS

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