W&B Weave로 반복해 세계 최고의 AI 프로그래밍 에이전트 만들기
Weights & Biases CTO Shawn Lewis는 반복을 통해 AI 에이전트를 한 단계 끌어올렸습니다 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되는 부분이 있으면 댓글로 알려주세요
Created on September 15|Last edited on September 15
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Weights & Biases CTO 숀 루이스 세계 최고 성능의 AI 프로그래밍 에이전트를 구축했습니다, 마주한 문제의 64.6%를 해결할 수 있습니다. 이 성과를 달성하기 위해 Shawn은 OpenAI의 o1 모델과 W&B Weave.
기사 말미에 전체 기술 해설 링크를 제공할 예정입니다. 먼저 AI 에이전트가 무엇인지, 그리고 W&B Weave가 반복적으로 에이전트를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보기 전에 45초 분량의 짧은 영상을 보시죠.
AI 에이전트란 무엇일까요?
AI 에이전트는 사용자 지시에 따라 이해하고 계획하며 과제를 실행하는 자율 시스템입니다. 이들은 인간처럼 데이터를 처리하고, 의사결정을 내리고, 문제를 해결하면서 독립적으로 작동합니다. Shawn의 AI 에이전트는 자율적인 프로그래머처럼 동작하며, 코드를 읽고 쓰고 테스트하는 과정을 오가며 문제가 해결되었다고 판단할 때까지 반복합니다.
반복은 AI 혁신을 움직이는 엔진입니다
Shawn의 AI 에이전트는 기본적인 에이전트 프레임워크에 의존한 OpenAI의 공개 성과를 크게 능가했습니다. 무엇이 차이를 만들었을까요?
한마디로, 반복입니다. Shawn은 우연히 성공한 게 아닙니다. 원하는 성능에 도달하기 전까지 불과 8주 동안 무려 977번이나 반복했습니다. 하루 평균 17번이 넘는 반복입니다.
역사상 가장 위대한 혁신들 가운데 상당수는 모두 같은 공식을 따랐습니다:
- 토머스 에디슨은 작동하는 전구를 만들기 전에 1만 개의 전구를 시험했습니다
- 라이트 형제는 비행에 성공하기 전까지 8번의 추락과 1,000번의 글라이더 활공을 견뎠습니다
- WD-40? 이름부터가 이야기입니다. 성공하기 전까지 39번의 실패가 있었다는 뜻이죠.
다시 말해, 첫 시도에서 뛰어난 결과를 얻는 일은 거의 없습니다. 대부분의 혁신이 그렇듯, 최고의 AI 애플리케이션은 대규모로 빠르고 집요한 반복을 필요로 합니다. Shawn의 AI 에이전트가 그랬듯, 최고가 되기까지 거의 1,000번의 반복이 필요했습니다.
AI가 끊임없는 반복을 요구하는 이유
LLM은 비결정적이어서, 동일한 입력을 주더라도 항상 같은 방식으로 동작하지 않습니다. 이 때문에 AI 에이전트 개발은 결코 단순하지 않습니다.
몇 가지 테스트 케이스만 통과해서는 충분하지 않습니다. AI 에이전트가 안정적으로 작동하는지 확인하려면, 개발자는 대규모 데이터셋을 대상으로 평가를 수행해야 합니다. 응답 전반에 걸쳐 품질, 비용, 지연 시간, 안전성 등 다양한 지표를 측정해야 합니다.
그렇다면 AI 에이전트를 배포한 이후에는 어떨까요? 일은 끝나지 않습니다. 어떤 데이터셋도 모든 엣지 케이스를 포괄할 수 없습니다. 평가용 데이터셋이 아무리 방대해도, 실제 사용 환경에서는 언제나 새롭고 예기치 않은 상황이 등장합니다. 이러한 엣지 케이스는 이전에는 마주하지 않았던 예측 불가능하거나 심지어 문제가 될 수 있는 출력으로 이어질 수 있습니다.
즉, 지속적인 모니터링과 반복이 핵심입니다. AI 에이전트의 품질, 신뢰성, 안전성을 유지하려면, 개발자는 프로덕션에서 성능을 적극적으로 추적하고 문제 영역을 식별해 빠르게 반복해야 합니다. 효과적인 모니터링과 개선 루프가 없으면 에이전트는 시간이 지날수록 성능이 저하되어 사용자 경험이 악화되고 잠재적 장애로 이어질 수 있습니다.
W&B Weave 소개: 대규모 AI 반복을 위한 설계
여기에서 Weave 반드시 필요해집니다. AI 개발의 요구에 맞춰 설계된 Weave는 Traces, Evaluations, Playground 같은 기능을 통해 대규모로 반복할 수 있는 도구를 팀에 제공합니다.
Weave Traces AI 에이전트 내부의 모든 입력, 출력, 코드 조각, 메타데이터를 자동으로 기록하여 LLM 호출 시퀀스를 추적하고 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 개발 단계에서 문제를 신속하게 디버그하고, 프로덕션에서 AI 에이전트의 성능을 모니터링하여 모든 단계에서 완전한 가시성을 보장합니다.
Weave Evaluations 개발자가 품질, 지연 시간, 비용, 안전성과 같은 핵심 지표 전반에서 AI 에이전트가 실제로 개선되고 있는지를 신뢰성 있게 평가하도록 돕습니다. Weave를 사용하면 팀은 대규모 실험을 실행하여대규모 평가를 실행하고, 여러 번의 반복 결과를 나란히 비교하며, 개별 응답을 자세히 파고들어 모델이 어디에서 성공하고 실패하는지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 또한 상위 성능을 한눈에 확인할 수 있는 리더보드도 제공합니다.
The Weave Playground AI 에이전트를 빠르게 테스트하고 개선할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 프롬프트를 수정하고, 응답을 재시도하며, 모델을 손쉽게 비교할 수 있어 마찰 없이 LLM 동작을 정교화하고 출력 품질을 최적화할 수 있습니다.
AI의 미래는 반복에서 만들어집니다
더 자세히 알아보고 싶으신가요? Shawn의 자세한 게시글을 확인하세요 그가 최첨단 AI 프로그래밍 에이전트를 어떻게 구축했는지, 그리고 여러분이 Weave를 활용해 반복을 통해 획기적인 AI에 도달하는 방법을 다룹니다.
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