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AI 에이전트 검증 체계, 어떻게 설계하는가
AI 에이전트 검증 체계를 도구 계층에서 거버넌스까지 설계하는 방법. 수집·평가·정렬·개선 루프, LLM-사람 정렬, 도구 계층과 보안 검증, 배포 게이트와 런타임 통제, AgentOps 거버넌스를 개발자 관점에서 정리했습니다.
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AI 에이전트 평가, 왜 기존 LLM 벤치마크로는 부족한가
AI 에이전트 평가에 LLM 벤치마크만으로 충분하지 않은 이유를 정리했습니다. 벤치마크 점수와 실제 서비스 품질의 불일치, 비결정성, 행동 과정 검증까지 AI 에이전트 검증이 달라야 하는 지점을 개발자 관점에서 살펴봅니다.