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Dev.toAI/ML
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Evals의 한계를 극복한 Simulation 기반 AI Agent 입력 검증 설계
My colleague's AI agent kept breaking in production. Here's what we found when we looked closer.
AI 요약
Context
예측 가능한 입력값 기반의 Evals 테스트 통과 후에도 실제 운영 환경에서 AI Agent의 오작동이 지속됨. 사용자의 모호하고 간접적인 응답을 유효한 입력으로 오인하여 프로세스를 강제 종료하는 설계 결함이 발생함.
Technical Solution
- 예측 불가능한 사용자 입력 대응을 위해 Behavioral Simulation 테스트 체계 도입
- 단순 출력값 검증을 넘어 Goal Completion 여부를 확인하는 시뮬레이션 구조 설계
- 대화 전 과정에서 캡처된 정보의 정확성을 검증하는 Fact Checker 로직 구현
- 단일 턴 검증이 아닌 Multi-turn 구조 분석을 통한 정적/동적 오류 지점 식별
- 사용자 페르소나에 기반한 간접 응답 및 캐주얼 언어 입력 시나리오 자동화 적용
실천 포인트
1. Evals 외에 사용자의 비협조적/모호한 응답을 가정한 시뮬레이션 테스트 세트 구축 여부 검토
2. Agent가 단순히 대화를 종료했는지가 아닌, 실제 필요한 정보가 모두 정확히 수집되었는지 검증하는 Fact Checker 도입
3. Multi-turn 대화 흐름에서 상태 전이가 비정상적으로 빠르게 이루어지는 'Silent Failure' 지점 분석