350개+ 제품 출시 경험 기반의 Production-Ready AI Agent 평가 프레임워크

Context

대부분의 AI Agent가 정제된 데이터 기반의 Demo-ready 수준에 머무르는 한계 발생. 실제 운영 환경의 비정형 입력값, 예외 상황, 복잡한 워크플로우에서 발생하는 신뢰성 저하 문제를 해결하기 위한 체계적 평가 기준 필요.

Technical Solution

• 실제 입력 데이터 기반의 Reliability 검증을 통한 벤치마크 성능과 실제 성능 간의 괴리 해소
• Tool-calling의 정확도, Parameter 구성 신뢰성, 에러 인식 및 재시도 전략, 시퀀싱 정확도를 포함한 4차원 평가 체계 구축
• 20단계 이상의 Long-workflow 테스트를 통한 Context Window 내 제약 조건 유지 및 Degradation 방지 설계
• 모든 입력, 결정, Tool call, 출력 과정을 기록하는 Audit Trail 구축을 통한 디버깅 가능성 확보
• 단순 API 비용 외 Token cost와 Retry cost를 포함한 실제 트래픽 기반의 Cost Projection 모델 적용
• 모든 실패 케이스에 대한 정의된 행동 경로 설정을 통한 Failure Mode Design 필수화