AI 에이전트 평가: 지표, 전략, 모범 사례



목차

자율형 에이전트 평가는 무엇이며, 왜 중요한가?

성능 검증: 에이전트가 실제로 자신의 목표를 달성하는지(예: 질문에 정확히 답하거나 로봇을 목표 지점까지 이동시키는지) 수용 가능한 성공률로 확인해야 합니다. 평가는 에이전트가 얼마나 잘 작동하는지에 대한 근거를 제공합니다.
약점 파악하기: 구조화된 방식으로 에이전트를 테스트하면 실패 유형이나 취약한 영역을 발견할 수 있습니다(예: 쉬운 질문에는 잘 답하지만 까다로운 질문에서는 실패하는 챗봇).
반복을 통한 개선 신뢰할 수 있는 지표는 개발자가 에이전트를 반복적으로 개선하는 데 도움을 줍니다. 에이전트의 설계나 모델을 변경했다면, 성능이 나아졌는지 아니면 악화됐는지 측정해야 합니다. 적절한 평가가 없다면, 애플리케이션의 정확도, 지연 시간, 비용, 사용자 경험이 실제로 개선되고 있는지 개발자는 추측에 의존할 수밖에 없습니다.
접근 방식 비교하기: 빠르게 진화하는 AI 분야에서는 ��로운 모델과 에이전트 프레임워크가 계속 등장하고 있습니다. 예를 들어, 2024년에는 100개가 넘는 새로운 AI 모델이 출시되었습니다. 일관된 평가는 서로 다른 에이전트나 기법을 공정하게 비교할 수 있게 해줍니다. 표준화된 벤치마크나 점수는 어떤 에이전트가 특정 작업에 가장 적합한지 알려줄 수 있습니다.
리소스 및 비용 관리: 평가는 종종 시간과 계산 비용 같은 효율성 측정을 포함합니다. 에이전트를 대규모로 배포하거나 비용이 높은 API 호출을 사용할 때 이러한 지표는 점점 더 중요해집니다. 두 에이전트의 정확도가 비슷한데 한쪽의 실행 비용이 훨씬 높다면, 이는 평가를 통해 얻을 수 있는 매우 중요한 인사이트입니다.

AI 에이전트를 평가하는 핵심 지표

지연 시간: 이는 에이전트가 얼마나 빠르게 응답하거나 작업을 완료하는지를 측정합니다. 지연 시간은 개별 액션 단위(예: 에이전트가 의사 결정을 내리거나 출력을 생성하는 데 걸리는 시간)로 측정할 수도 있고, 전체 작업에 대한 종단 간 관점에서 측정할 수도 있습니다. 지연 시간이 낮을수록 에이전트의 반응성이 높아지며, 이는 사용자 경험과 실시간 애플리케이션에서 특히 중요합니다.
비용: AI 에이전트에서 비용은 보통 금전적 비용 또는 계산 자원 소모를 의미합니다. 최신 에이전트는 대형 모델에 대한 API 호출을 사용하는 경우가 많습니다(예: 토큰 단위로 과금되는 OpenAI 또는 Anthropic 언어 모델 호출)거나 상당한 계산 자원을 소비합니다. 비용은 1000회 작업당 달러, GPU-시간, 또는 지출을 반영하는 어떤 단위로든 측정할 수 있습니다.
토큰 사용량: 언어 모델에 의존하는 에이전트의 경우, 토큰 사용량은 핵심 지표입니다. 토큰은 모델이 처리하는 텍스트의 조각을 의미합니다. 대부분의 API 요금이 토큰 단위로 책정되기 때문에, 토큰 사용량이 높을수록 일반적으로 지연 시간과 비용도 증가합니다. 토큰 수를 모니터링하면 프롬프트나 상호작용 횟수를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
정확도/성공률: 이는 효과성을 측정하는 지표로, 에이전트가 올바르거나 원하는 결과를 얼마나 자주 달성하는지를 나타냅니다. 작업 유형에 따라 퍼센트 정확도 또는 성공/실패 비율로 정의될 수 있습니다.
견고성: 견고성은 예기치 않은 입력이나 교란을 포함한 다양한 조건에서 에이전트가 성능을 얼마나 잘 유지하는지를 측정합니다. 견고한 에이전트는 엣지 케이스나 적대적 조건에 의해 쉽게 흔들리지 않습니다.
적응성: 적응성은 광범위한 재프로그래밍 없이도 새로운 작업이나 변화하는 요구 사항을 처리하는 에이전트의 능력을 의미합니다. 평가에는 전이 학습 성능이나 온라인 학습 능력과 같은 테스트가 포함될 수 있습니다.
신뢰성: 여러 번 실행했을 때 결과의 일관성을 유지하는 것도 중요한 요소입니다. 신뢰할 수 있는 에이전트는 유사한 입력을 반복해서 받아도 재현 가능하고 안정적인 결과를 제공합니다.

평가 전략: 자동화, 휴먼 인 더 루프, 재현 가능한 워크플로우

자동화된 벤치마크와 테스트: 에이전트를 자동으로 평가한다는 것은, 벤치마크나 테스트 스위트를 구성해 인간의 감독 없이 에이전트를 다수의 작업에 통과시키고 지표를 기록하는 것을 의미합니다. 자동화된 평가는 빠르고 확장 가능하며 일관성이 있어, 서로 다른 에이전트 버전이나 기법 간에 통계적으로 유의미한 비교를 가능하게 합니다.
휴먼 인 더 루프 평가: 에이전트의 모든 행동이 컴퓨터로 쉽게 평가되는 것은 아닙니다. 톤, 창의성, 사용자 경험과 같은 측면을 판단하려면 때로는 인간의 판단이 필요합니다. 인간 평가는 정성적이고 더 많은 시간이 들지만, 자동화된 지표로는 놓치기 쉬운 미묘한 차이를 포착할 수 있습니다.
평가에서의 재현 가능성: 평가 설정은 재현 가능해야 합니다. 이를 위해 변수들을 통제하고, 난수 시드를 고정하며, 에이전트의 구성 정보를 문서화해야 합니다. 재현 가능한 평가는 투명성을 높이고 디버깅을 용이하게 할 뿐만 아니라, 서로 다른 모델이나 구성 간의 공정한 비교를 가능하게 합니다.

효율적인 에이전트 평가를 위한 모범 사례

명확한 성공 기준을 정의하세요: 에이전트의 성공이 무엇인지 명확히 정의하세요. 특정 정확도에 도달하거나 지정한 응답 시간 임계를 만족하는 등, 목표를 분명히 하면 평가 설계를 효과적으로 이끌 수 있습니다.
여러 지표를 함께 추적하고 균형을 맞추세요: 모든 핵심 지표를 나란히 보여주는 대시보드를 만들어, 단일 지표만을 따로 최적화하는 일을 피하세요.
기준선과 비교를 활용하세요: 현재 에이전트 성능을 기준선이나 이전 버전과 비교하세요. 이러한 맥락적 비교는 개선점이나 성능 저하를 분명히 보여줍니다.
개발 워크플로에서 평가를 자동화하세요: 평가를 CI/CD 또는 연구 파이프라인의 정규 프로세스로 통합하세요. 지속적인 평가는 성능 퇴행을 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.
디버깅을 위한 상세 데이터를 기록하세요: 에이전트가 실패하거나 기대에 못 미치는 성능을 보일 때, 평가 과정의 상세 로그(행동 순서와 중간 출력 포함)는 문제의 원인을 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다.
적절한 경우 사람 피드백을 포함하세요. 에이전트가 사용자와 직접 상호작용한다면, 에이전트의 성능에 대한 사용자 피드백을 수집하고 기록할 수 있는 메커니즘을 마련하는 것을 고려하세요.
견고성 테스트를 고려하세요: 평가 과정에 스트레스 테스트나 엣지 케이스를 도입해, 불리한 조건에서도 에이전트가 안정적으로 동작하는지 확인하세요.
모든 것을 문서화하고 버전 관리를 하세요: 테스트 시나리오나 성공 기준의 변경 사항을 포함해, 평가 설정을 명확하게 기록해 두세요.
반복하고 개선하세요: 평가 결과를 에이전트 개선을 위한 지침으로 활용하세요. 새로운 과제가 나타나면 이를 포착할 수 있도록 지표 세트를 확장하세요.

튜토리얼: W&B Weave로 에이전트 평가 추적 및 시각화

1단계: W&B Weave 설정

pip을 사용해 Weave 라이브러리와 필요한 에이전트 또는 LLM 라이브러리를 함께 설치하세요:

pip install weave openai

참고: 다음도 수행해야 합니다 무료 W&B 계정을 만들기 그리고 계정 설정에서 API 키를 발급받으세요.
코드에서 Weave를 초기화하세요. 예를 들어, Python 스크립트나 노트북에서 프로젝트를 가져오고 초기화합니다:

import weave
import openai
import os
import asyncio # Needed for running evaluations
from weave import Evaluation

weave.init(project_name="agent_evaluation_demo")

2단계: 평가 데이터셋과 점수 산출 함수를 정의하기

# Collect your examples
examples = [
    {"question": "What is the capital of France?", "expected_answer": "Paris"},
    {"question": "Who wrote 'To Kill a Mockingbird'?", "expected_answer": "Harper Lee"},
    {"question": "What is the square root of 64?", "expected_answer": "8"},
]

# Define a custom scoring function
@weave.op()
def match_score(expected_answer: str, output: dict) -> dict: # Changed model_output to output
    # output will be the dictionary returned by our agent function
    generated_text = output.get('generated_text', '')
    # Here is where you'd define the logic to score the model output
    return {'is_match': expected_answer.lower() == generated_text.lower()}

3단계: 평가를 위해 에이전트 함수를 계측하기

openai_api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "YOUR_ACTUAL_API_KEY") # Replace YOUR_ACTUAL_API_KEY if not using env var
client = openai.OpenAI(api_key=openai_api_key)

@weave.op()
def answer_question(question: str): # Accepts 'question' from the dataset
    start_prompt = {"role": "system", "content": "You are a helpful agent."}
    user_prompt = {"role": "user", "content": question}

    # Use the client object and dot notation for openai>=1.0.0
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo", # Using a common model for demo
        messages=[start_prompt, user_prompt]
    )

    # Access the content using dot notation: response.choices[index].message.content
    generated_text = response.choices[0].message.content

    # Return output as a dictionary, including 'generated_text' for scoring
    return {'generated_text': generated_text}

4단계: 에이전트 평가 생성 및 실행

# Create an Evaluation instance
evaluation = Evaluation(
    dataset=examples, # Provide the dataset
    scorers=[match_score] # Provide the list of scoring functions
)

# Run the evaluation using the agent function
# Use asyncio.run() because evaluation.evaluate is an async function
print("Running evaluation...")
await evaluation.evaluate(answer_question)
print("Evaluation complete. Check W&B UI.")

5: W&B Weave에서 평가 결과 시각화 및 분석

요약 통계: 점수 함수에서 집계된 결과를 확인할 수 있습니다(예: 평균). is_match 모든 예시에 대한 평균 점수)."
예시 표: 데이터셋의 각 예시를 나열한 표입니다. 각 예시에 대해 다음을 확인할 수 있습니다:
원래 입력(질문).
에이전트의 출력 (model_output, 포함하여 generated_text)."
계산된 점수 (is_match)."
해당 특정 예시 실행에 대한 트레이스 상세 정보 (the answer_question 호출과 중첩된 OpenAI API 호출을 포함하여, 지연 시간, 토큰 사용량, 그리고 비용까지 기록합니다.



트레이스 보기: 단순한 트레이싱 예시에서처럼, 개별 실행을 클릭해 단계별 트레이스 상세 정보를 계속 확인할 수 있습니다.



평가 비교: 트레이스와 관련된 주요 점수와 값을 빠르고 간편하게 비교할 수 있도록 뷰를 생성할 수 있습니다.



결론

리소스

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