AI 에이전트 평가 방법 정리, AgentCore 내장·DeepEval·AutoEval 비교

한눈에 보기

AI 에이전트를 실제 서비스에 올린 뒤 제대로 일하는지 확인하는 방법을 다뤄요. 아마존 베드록 에이전트코어(AgentCore)의 평가 도구를 쓰는 과정을 소개해요.

핵심만 콕콕

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   응답 속도나 사용자 피드백만으로는 에이전트가 할 일을 끝냈는지 알기 어려워요.

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   한 지표가 좋아도 다른 문제가 숨을 수 있어요. 예를 들어 문의는 모두 해결해도 개인정보를 노출할 수 있어요.

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   먼저 사업 목표를 정하고, 그 목표를 관찰 가능한 행동으로 나눈 뒤 평가 도구에 연결하라고 권해요.

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   평가 도구는 AWS가 만든 내장 도구, DeepEval·AutoEval 같은 오픈소스 기반 도구, 직접 고치는 사용자 정의 도구 세 가지로 나뉘어요.

왜 중요할까요?

AI 에이전트를 도입하는 기업이 늘면서, 에이전트가 실제로 제대로 일하는지 측정하는 기준이 중요해지고 있어요.