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Hill-Climbing Agent Quality with Agents CLI Evaluation
AI 엔지니어링 브리핑
Agents CLI는 에이전트가 모델이나 도구가 바뀌어도 안정적으로 작동하도록 반복 평가와 비교를 자동화하는 방법을 보여준다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 에이전트는 코드 오류 없이도 프롬프트 변경이나 모델 교체만으로 도구를 잘못 사용하거나 엉뚱한 답을 할 수 있어, 일반적인 테스트만으로는 품질 저하를 발견하기 어려웠다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Agents CLI로 여러 질문 데이터셋에 에이전트를 실행하고 응답을 1~5점으로 평가한 뒤, 실행 결과를 비교·분석하고 정기 실행 및 점수 하락 알림까지 연결해 작은 개선을 반복하도록 만들었다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 평균 점수만 보지 말고 사례별 결과와 원본 기록을 함께 확인해야 하며, 작은 대표 데이터셋으로 자주 검증하고 자동 프롬프트 개선 결과는 특정 평가 항목에 과적합되지 않았는지 사람이 검토해야 한다.
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