조사 아티클
출시 전 AI Agent 평가는 업무 작업을 정의하고, 대표 사례와 적대적 사례를 만들고, 답변와 도구 추이를 함께 채점하며, 합의한 임계값를 넘지 못하면 게시을 막는 과정입니다.
읽기 전에
작업 성공, 근거성, 도구 정확성, 안전성, 비용, 복구, 담당자 검토를 포함한 출시 평가표.
데모에 대한 신뢰 대신 반복 가능한 출시 근거가 필요한 Agent 책임자와 제품 팀.
AI Agent 평가 · Agent 테스트 · 출시 판정 기준 · Microsoft.Extensions.AI.평가
지표을 고르기 전에 결과, 허용 도구, 금지 작업, 근거, 비용, 지연, 승인, 중단 조건을 정의합니다. 유창한 답변에도 잘못된 쓰기가 동반될 수 있습니다.
일반 작업, 경계 사례 사례, 과거 오류, 거부해야 할 작업, 악성 콘텐츠, 시간 초과, 비어 있는 검색, 복구를 포함하고 각 사례를 정확한 제품 개정에 연결합니다.
정확한 규칙은 결정론적 확인, 품질 판단은 보정된 평가자를 사용합니다. 모호한 기준, 영향이 큰 변경, 출시는 사람이 결정합니다.
근거를 명시적으로 선택하고 비밀 정보과 불필요한 개인 데이터를 제거하며 예상 결과을 정의하고 악용와 복구 사례를 분리합니다.
근거성, 완전성, 작업 준수, 의도 해결, 도구 선택와 인수, 측 영향, 재시도, 지연, 성공 작업당 비용를 측정합니다.
오류를 조사하고 제한된 변경를 제안하며 사람이 수용 또는 거부한 뒤 게시 전에 같은 사례로 비교합니다.
성공한 채팅 몇 개는 데이터세트이 아닙니다. 평균 점수는 단 한 번의 비가역 작업을 숨길 수 있으므로 중요한 쓰기에는 정확한 거부하다와 승인 사례가 필요합니다.
LLM 판정 모델는 근거를 제시하다 정확한 정보가 아닙니다. 담당자 레이블로 보정하고 정확한 확인를 유지하며 모델, 청구, 기반 시설 오류를 통과로 바꾸지 않습니다.
평가은 보안 테스트, 운영 환경 모니터링, 고객 검증을 대체하지 않습니다. 근거 평가 경로을 분리합니다.
유용한 결과는 색깔 있는 점수가 아니라 다음 변경 뒤에도 적용할 결정 규칙입니다.
최소 정확도, 허용하지 않는 사례, 비용, 지연, 편차, 잔여 위험를 승인할 사람을 정합니다.
Agent, 지침, 모델, 도구, Knowledge, 평가자 프로필, 사례, 반복 정책을 기록해 비교 가능하게 합니다.
시범 운영 또는 운영 환경의 중요한 오류를 통합 제품군에 추가하고 다음 게시 전에 통과를 요구합니다.
Prostir에는 Agent, Skill, Company이 공유하는 구현된 Evaluations 모듈이 있으며 형식이 지정된 사례, 프로필, 제한된 실행, 결과, 오류 신호, 제안를 정확한 제품 책임자 아래 둡니다.
근거는 명시적 선택과 동의 뒤에만 들어옵니다. 결정론적 확인는 판정 모델가 필요 없고 Microsoft.Extensions.AI.평가은 모델 여신의 명시적 승인과 양수 예산이 필요합니다.
실행은 제품를 변경하거나 게시하다하지 않습니다. 제안은 담당자 검토를 기다리고 정확한 초안 개정이 여전히 현재일 때 그 초안만 변경할 수 있습니다.
AI는 요청을 잘못 이해하거나 부실한 정보를 쓰거나 작업 도중 실패할 수 있어요. Agent에 좋은 출처와 명확한 제한을 주고, 오류가 생기는 예시도 시험하세요. Flow를 쓴다면 실행 기록과 저장된 결과를 살펴봐야 해요. 자신 있게 답했다는 것만으로 완료를 증명할 수는 없어요.
Store에 특정 배송 지역에서 살 상품을 물어보세요. 지식 그래프는 상품, 배송, 반품 정보를 연결할 수 있어요. 다만 현재 가격, 재고, 구매 절차는 판매 시스템에서 확인해야 해요.
구매할 수 없는 상품, 서로 모순되는 출처, 중단된 작업을 시험하세요. 끝난 일로 판단하기 전에 실제 저장된 결과를 확인해요.
솔루션
명확한 일과 사업 맥락, 사용자에게 닿는 경로가 있는 에이전트예요. 실제 요청으로 시험하고 출처와 허용 작업을 살펴본 뒤 초대 전에 Builder로 다듬을 수 있어요.
솔루션
고객 질문이나 반복 업무 하나를 골라 내 지식으로 만드세요. 카드 없이 Creator를 7일간 체험할 수 있어요.