엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례
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AI 요약

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엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드

이 게시물은 인포그랩의 AI 에이전트 플랫폼 NEXA에 LLM-as-a-Judge 기법을 적용하여 AI 에이전트의 성능을 평가한 사례를 소개합니다.

에이전트 유형과 특징

  • 생성형 에이전트: 사용자 쿼리에 반응하는 방식
  • 도구 사용 에이전트: 외부 API나 도구를 활용
  • 계획 수립 에이전트: 다단계 워크플로와 의사결정 수행

성능 평가 고려 사항

  • 아키텍처 복잡성, 도구 사용 능력, 자율성, 추론 프레임워크 등 에이전트 고유 특성 반영
  • 도구 호출의 시나리오 인식, 도구 선택, 매개변수 처리, 순차적 의사결정 능력 평가

LLM-as-a-Judge 평가 방식 및 적용

  • LLM이 에이전트 응답의 품질, 정확성, 관련성, 일관성 등을 자동으로 평가
  • 인포그랩은 Langfuse 플랫폼을 통해 도구 정확성 및 효율성을 점수와 코멘트로 산출
  • 도구 호출의 적절성과 중복 호출, 불필요한 도구 사용 등을 체계적으로 분석

맺음말

에이전트 성능 평가는 복합적이고 다차원적인 접근이 필요하며, 실제 비즈니스 환경에서 신뢰할 수 있는 자동화 수준 달성이 중요합니다.

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