Google과 함께하는 5일간의 AI 에이전트 집중 과정(4/5) 넷째 날, "에이전트 품질"이라는 제목의 백서가 도착했습니다. hkaggle.com/whitepaper-age… 프로토타입부터 생산 배포까지 지능형 에이전트의 품질 보증 주요 문제 • 에이전트 생산 실패율 70% 이상 • 일반적인 문제점: 착각, 도구 오용, 맥락 상실 평가 프레임워크(3단계) • 핵심 역량: 계획, 도구 사용, 암기 • 실행 궤적: 순차적 매칭 최종 출력: 정확한 일치 + LLM 자동 평가 핵심 방법: • 자동 평가기: 일관된 채점을 빠르게 달성 • 루프 내 인간: 주관적 품질 보정 • 궤적 모니터링: 실시간 문제 위치 파악 주요 발견: 다중 에이전트 협업 → 오류율 ↓30% • 메모리 모듈 → 품질 25% 향상 평가 없이 배포 → 실패율이 60%에 도달합니다. • 생산 목표: 성공률 > 85%, 지연 시간 < 5초/단계 에이전트 운영을 위한 권장 사항: 종단 간 품질 관리(설계 → 모니터링 → 반복) • 데이터 우선: 고품질 Kaggle 데이터 세트를 사용하여 편향을 방지하세요
