믿을 수 없는 LLM으로 믿을 수 있는 AI 에이전트 만들기

LLM은 본질적으로 비결정적이라 '될 때까지 프롬프트 수정'만으로는 신뢰할 수 있는 에이전트를 만들 수 없다. Bayer의 실전 사례는 핵심을 짚는다. 첫째, 평가(eval)가 출발점이다. 실제 사용 데이터로 테스트셋을 만들고 변경마다 회귀 검증해야 품질을 객관적으로 측정할 수 있다. 둘째, 거대한 만능 에이전트 대신 작고 명확하게 책임이 나뉜 컴포넌트로 분해하라. 각 단계를 따로 테스트하고 디버깅할 수 있어야 한다. 셋째, 관측 가능성이 필수다. 모든 추론 과정을 추적(trace)해 실패 원인을 추적하고, 출력에는 가드레일과 검증 로직을 둬 잘못된 결과를 걸러낸다. 넷째, 중요한 결정에는 사람을 개입시키고, 실사용 피드백으로 끊임없이 반복 개선한다. 결국 에이전트도 소프트웨어 공학의 규율—테스트, 모니터링, 점진적 배포—이 그대로 적용되어야 신뢰성이 확보된다는 메시지다.