평균 15개 Event 기반 AI Agent 성능 추적 및 최적화 시스템

Context

AI Agent의 대화 과정에서 발생하는 Intent, Correction, Resolution 등의 흐름을 정밀하게 분석할 필요성 대두. 단순 로그 저장 방식으로는 Agent의 성능 병목 지점과 오류 패턴을 실시간으로 파악하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• User Message, Assistant Message, Tool Call을 개별 Event로 정의한 Timeline 구조 설계
• 대화당 평균 15개의 Event를 추적하는 Queryable Conversation Timeline 구축
• Intent와 Resolution Detection 로직을 통한 Agent의 목표 달성 여부 정량화
• 분석된 성능 데이터를 기반으로 Agent를 자동 최적화하는 Auto-Optimization 루프 구현(Beta)
• Event-driven 아키텍처를 적용하여 대화 흐름의 상태 변화를 실시간으로 캡처