Eval for Agents와 Google Stax 비교

이 게시물은 OpenAI의 AgentKit 내 Eval for Agents와 구글의 Stax라는 두 LLM 평가 도구를 비교 분석합니다.

AgentKit Eval for Agents 주요 기능

• 에이전트 워크플로우 전체를 단계별로 평가하고 개선하는 Trace Grading 지원
• 데이터셋 기반 자동 채점과 인간 주석 결합
• 자동 프롬프트 최적화를 통한 성능 개선 루프 자동화
• 외부 모델 평가 기능 포함

Google Stax 주요 기능

• LLM 텍스트 응답 평가에 집중
• 프로젝트 단위 평가 실험 구성 및 반복 관리
• 평가자 정의 및 시각화 대시보드 제공
• 데이터 프라이버시를 강조하며 베타로 무료 제공

비교 및 시사점

• AgentKit은 복잡한 에이전트 흐름을 다루는 통합 플랫폼으로 설계됨
• Stax는 LLM 응답 평가에 특화되어 있으며 시각화 및 평가자 설계 유연성 강점
• AgentKit은 평가-개선-재평가 자동화 루프에 강점이 있으나 초기 학습 비용 존재
• 두 도구 모두 아직 베타 단계로 발전 중