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Dev.toAI/ML
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비결정적 AI Agent 검증을 위한 'Before-Action-After' 상태 기반 테스트 설계
Before And After
AI 요약
Context
AI Agent의 동작 과정이 매번 달라지는 비결정적 특성으로 인해 기존의 함수형 Assertion 방식 적용 불가. 내부 프로세스나 SQL 생성 경로를 검증하는 방식은 테스트 취약성을 높이고 잦은 False Positive를 유발하는 한계 존재.
Technical Solution
- 결과 중심 검증 체계 도입을 통한 Process-based Testing에서 State-based Testing으로의 전환
- 'Before(초기 상태 확인) → Action(Agent 실행) → After(최종 상태 검증)'의 3단계 테스트 프레임워크 설계
- 내부 구현 로직과 무관하게 DB 상태의 변화만을 추적하여 테스트 견고성 및 유지보수성 확보
- Pytest Fixture를 통한 테스트 간 격리 및 DB 초기화 로직 구현으로 데이터 오염 방지
- 실행 이력 추적을 위한 Audit Trail 및 Governance 인터페이스 설계 방향성 수립
실천 포인트
- AI Agent 테스트 시 내부 SQL이나 API 호출 순서가 아닌 최종 데이터 상태를 검증하는가? - 각 테스트 케이스 실행 전 DB 상태를 원복하는 Reset 매커니즘이 존재하는가? - 모델 업데이트나 프롬프트 변경 시에도 유지될 수 있는 인터페이스 계약(Interface Contract)을 정의했는가? - 운영 환경의 장애 분석을 위해 Prompt, Action, Result를 기록하는 Audit Log 설계가 포함되었는가?