신뢰할 수 있는 AI 에이전트 만들기
W&B Weave의 작은 도움과 수많은 반복으로
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Created on September 15|Last edited on September 15
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에이전트는 AI에 있어서, 인터넷의 웹사이트나 스마트폰의 앱과 같은 존재입니다—모든 기업이 에이전트를 만들게 될 것입니다. 그리고 하나가 아니라 여러 개를, 제품 정보와 마케팅부터 운영, 고객 지원, 채용에 이르기까지 모든 용도를 위해 만들게 됩니다.
에이전트는 AI를 “멋진 데모”에서 실제로 쓸모 있는 것으로 바꿉니다. 하지만 솔직히 말해, 프로덕션에 배포하는 일은 아직도 엉망입니다. 불안정하고, 디버깅이 어렵고, 제어하기가 힘들죠. 바로 그 지점에서 W&B Weave 등장합니다.
에이전트가 왜 그렇게 어려운지, 그리고 Weave의 기능이 어떻게 가시성과 제어력을 제공해 프로덕션에 자신 있게 배포할 수 있게 하는지 자세히 살펴보겠습니다.
무엇 이다 도대체 AI 에이전트가 뭐죠?
에이전트를 이렇게 생각해 보세요— 메모리와 도구를 활용해 목표 달성을 위해 여러 단계를 계획하고 실행하는 자율형 AI 어시스턴트단순히 질문에 답하는 게 아니라, 파악하는 것이다 어떻게 그 답을 내기 위해 어떤 도구를 쓰고, 어떤 단계를 밟고, 언제 멈출지까지 스스로 결정합니다. 당신을 대신해 일하는 소형 LLM 기반 태스크 포스와 같습니다.
왜 에이전트에 주목해야 할까요?
에이전트가 “멋진 AI 데모”에서 “실제 생산성 향상”으로 도약하게 만드는 핵심이기 때문입니다. 여행 예약, 보일러플레이트 작성, 불안정한 테스트 수정처럼 지루한 일을 AI가 실제로 대신해 줄 수 있게 되는 이유가 바로 에이전트입니다.
하지만 문제가 있습니다:
데모는 쉽지만, 제품화는 어렵습니다
화려한 에이전트 데모를 만드는 건 누구나 할 수 있습니다. 하지만 에이전트를 프로덕션에서 안정적으로 돌리는 일은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 실제 환경에서 쓰기엔 일관성이 부족한 경우가 많죠. 왜냐하면 에이전트는 전통적인 소프트웨어와 다르기 때문입니다. 스스로 결정을 내리고, 단계를 계획하며, 비결정적인 LLM에 의존합니다. 그 결과, 사람이라면 하지 않을 기본적인 실수를 저지를 수 있고, 동일한 입력으로 실행해도 매번 조금씩 다른 계획을 내놓을 수 있습니다.
전통적인 소프트웨어 개발 도구는 이런 확률적 시스템을 위해 설계되지 않았습니다. 문제가 생겨도 입력과 “정답” 출력 사이를 결정론적으로 추적할 수 없습니다. 에이전트의 계획과 실행이 본질적으로 확률적이라는 점을 고려해야 합니다. 이는 개발 중일 때뿐 아니라 프로덕션에서도 마찬가지로, 이상 징후를 모니터링하고 즉시 수정하며, 그 엣지 케이스들을 평가 데이터셋에 추가해야 합니다.
한마디로, 에이전트에 맞춰 설계된 전문적인 관측성과 거버넌스가 필요합니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 W&B Weave에 다양한 신규 기능을 추가했습니다. 하나씩 살펴보겠습니다.
관측성: 에이전트가 실제로 무엇을 하는지 파악하세요
W&B Weave를 사용하면 에이전트가 어떻게 동작하는지 실제로 들여다볼 수 있습니다. 다음과 같습니다:
반복 속도를 높이는 Evaluations
에이전트 기반 AI 애플리케이션은 복잡하고 구성 요소가 많아 정성·정량 지표를 만들고 추적하기가 까다롭습니다. Weave는 사전 구축된 스코어러, 서드파티 스코어러, 커스텀 스코어러로 에이전트를 평가할 수 있게 해 주어 이 과정을 빠르게 하고, 반복 속도를 높여 줍니다.
Weave의 기본 제공 스코어러를 에이전트에 맞게 커스터마이즈할 수 있고, 외부 스코어러를 가져오거나 아예 처음부터 직접 만들어 사용할 수도 있습니다. Weave의 Evaluation 이 기능을 사용하면 데이터셋에서 보통 가장 까다로운 사례 같은 특정 예시에 바로 집중하고, 실행(run)을 비교해 성능이 가장 좋은 반복 버전을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 또한 프로덕션 트레이스에서 평가용 데이터셋을 구축하고, 정답 확정을 위해 인간 주석과 피드백을 반영하는 데에도 도움이 됩니다.
이해를 돕는 Trace Tree
에이전트는 작업을 여러 단계의 시퀀스로 쪼갭니다. 예를 들어 도구 호출, 출력에 대한 반추, 관련 데이터 검색 같은 단계를 거치며 루프를 돌며 실행합니다. 중첩이 매우 깊어질 수 있어, 전통적인 콜 스택 뷰로는 탐색하기가 어렵습니다. Weave를 사용하면 Weave Traces이제 이러한 복잡한 롤아웃을 시각화하여 반복 속도를 높일 수 있습니다. Weave의 트레이스 트리는 에이전트 시스템을 위해 목적에 맞게 설계되어, 각 단계에서 출력, 액션, 환경 상태를 손쉽게 비교할 수 있게 해 줍니다. 즉, 문제를 정확히 짚어내고 숨은 기회를 찾아내며, 에이전트의 성능을 지속적으로 개선하기가 더 쉬워집니다.
에이전트 호출 분석에 최적화된 트레이스 뷰
계층형 트리 뷰에 더해, Weave는 에이전트 워크플로 트레이스를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 두 가지 추가 뷰를 제공합니다. 먼저 코드 컴파일 뷰는 동일한 에이전트에 대한 호출을 자동으로 묶어 트레이스를 깔끔하게 정리해 주며, 총 호출 수, 완료된 호출 수, 에이전트별 평균 지연 시간 같은 집계 지표를 빠르게 파악할 수 있게 해 줍니다.
또한 플레임 차트 뷰는 에이전트 호출의 타이밍과 순서를 명확히 보여 주는 타임라인 시각화를 제공합니다. 각 호출은 가로 막대로 표시되며, 중첩되거나 겹치는 실행에 따라 세로로 쌓여 배치됩니다. 이 계층적 뷰를 통해 워크플로 내의 동시 활동, 병목, 의존성을 빠르게 파악할 수 있어, 오케스트레이션, 핸드오프, 성능, 효율성에 대한 깊은 인사이트를 제공합니다.
연동: 프레임워크에 구애받지 않는 미래 지향적 설정
에이전트 생태계는 빠르게 진화하고 있으며, 새로운 프레임워크가 끊임없이 등장하고 있습니다. Weave는 이들 모두를 매끄럽게 지원합니다—OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangChain, LlamaIndex, DSPy 등—모두 지원하므로 벤더 종속도 없고 번거로움도 없습니다. 최신 추가 연동 두 가지를 소개합니다: OpenAI Agents SDK와 CrewAI.
OpenAI Agents SDK
OpenAI의 새로운 Agents SDK는 멀티 에이전트 워크플로를 만들기 위해 설계된 가볍지만 강력한 프레임워크입니다. W&B Weave와 OpenAI Agents SDK 간 사전 구축된 연동으로 멀티 에이전트 애플리케이션 개발이 그 어느 때보다 쉬워집니다. 시작은 딱 세 단계면 충분합니다:
- 프로젝트 이름으로 Weave 초기화하기
- OpenAI 에이전트 워크플로에 Weave 트레이싱 프로세서를 추가하세요
- 평소처럼 에이전트를 생성하고 실행하세요
끝입니다! Weave는 각 에이전트 실행의 상세 트레이스를 자동으로 수집합니다—입력, LLM 출력, 도구 사용, 메타데이터, 커스텀 점수까지 모두 포함합니다. 제공된 Weave 대시보드 링크만 따라가면 에이전트 트레이스를 시각화하고 분석할 수 있습니다. 자세한 내용은 개발자 가이드를 확인하세요.
CrewAI
최근에는 멀티 에이전트 워크플로와 애플리케이션에서 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나인 CrewAI와의 연동도 출시했습니다. 새로 제공되는 CrewAI와 W&B Weave 간 사전 구축 연동으로 에이전트 크루를 만드는 일이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. Weave는 에이전트 롤아웃의 각 단계에서 모든 입력, 출력, 메타데이터, 도구 호출, 액션, 상태 정보를 자동으로 로깅합니다. 이 상세 로깅을 통해 문제를 빠르게 파악하고, 에이전트의 품질과 안전성을 평가하며, 프로덕션에서 성능을 모니터링할 수 있습니다. 이번 연동은 Crews와 Crew Flows를 모두 지원하여 정교한 멀티 에이전트 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있게 해줍니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요 CrewAI와 함께하는 웨비나.
W&B Weave를 사용하면 어떤 새로운 프레임워크가 등장하더라도 에이전트 개발 프로세스를 미래에도 문제없이 유지할 수 있습니다. CrewAI와 W&B Weave 간 새 통합을 활용해 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 다룬 CrewAI와의 웨비나를 시청하세요.
거버넌스: 대규모로 관리하고 컴플라이언스를 준수하세요
아무리 똑똑한 에이전트라도 가드레일과 거버넌스 도구가 필요합니다. Weave는 예기치 않은 상황에서도 주도권을 유지할 수 있는 도구를 제공합니다.
실제로 효과 있는 가드레일
LLM은 비결정적이므로 유해하거나 부적절하거나 브랜드에 맞지 않는 콘텐츠가 탐지되는 즉시 에이전트의 입력과 출력을 수정해야 합니다. Weave는 이를 가능하게 해 환각과 프롬프트 공격을 완화하기 위한 실시간 조정을 지원합니다. With Weave 가드레일, 모든 LLM 호출에서 환각을 탐지하고 부정확한 출력을 자동으로 필터링할 수 있습니다. 내장된 PII 탐지 스코어러는 잠재적인 개인정보 보호 문제도 표시하므로, 문제가 되기 전에 차단할 수 있습니다.
완전한 재현성을 위한 레지스트리와 선대 기록
에이전트 기반 시스템을 운영할 때는 어떤 버전의 에이전트가 언제 실행되었는지, 그리고 특정 결정을 내린 이유가 무엇인지 추적해야 합니다. Weave의 레지스트리 모델, 데이터세트, 메타데이터를 저장하여 디버깅, 감사, 규정 준수 등 어떤 목적이든 모든 동작을 재현할 수 있게 합니다. 실무적으로는 특정 에이전트 버전과 구성을 복원한 뒤, 실제 프로덕션 이벤트를 재생해 정확히 무슨 일이 있었는지 확인할 수 있다는 뜻입니다. Weights & Biases는 시스템 오브 레코드로서 모델 버전과 계보에 중앙에서 접근할 수 있도록 제공합니다.
효과를 입증하는 증거
우리 CTO는 Weave를 사용해 SWE-Bench Verified 리더보드에서 세계 최고 수준의 프로그래밍 에이전트 중 하나를 만들었습니다. 그는 매우 빠르게 반복하며 총 977번, 하루 평균 17회 이상 반복했고, Weave가 이를 가능하게 했습니다.
시작하기: 간단합니다
Weave를 시작하는 데 에이전트 프레임워크 박사가 필요하지 않습니다. 코드 세 줄이면 됩니다. 둘러보기 가이드가 필요하신가요? 확인해 보세요. 무료 코스 그리고 백서. 기술적 세부사항을 더 파고들고 싶으신가요? 저희 Weave 문서 시작하기에 아주 좋습니다.
실제로 동작하는 에이전트를 제대로 만들고, 배포 후에도 불안해하지 않으려면 관측 가능성과 거버넌스는 선택이 아닙니다. Weave라면 이 둘을 기본으로 제공합니다.
에이전트를 프로덕션에 올리세요. AI로 진짜를 만드세요.
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