LangSmith를 활용한 AI Agent 평가의 기초

AI Agent가 점점 더 복잡해짐에 따라, 실제 시나리오에서 안정적으로 작동하도록 보장하는 것이 매우 중요해졌습니다. 적절한 테스트와 트레이싱 없이는 Agent가 왜 실패했는지 또는 왜 할루시네이션(hallucination)을 일으켰는지 이해하는 것이 추측에 불과할 수 있습니다. 이 코스는 LangSmith를 사용하여 AI Agent를 평가하는 구조화된 텍스트 가이드를 제공합니다. Agentic AI 및 LLM 동작의 기초 개념부터 시작하여 실행 경로 트레이싱, 데이터셋 구축, 성능 벤치마킹을 위한 실무 기술로 나아갑니다. 이 텍스트 기반 여정을 마칠 때쯤이면 정확도와 신뢰성을 측정하는 방법을 익히게 되어, Agent 애플리케이션을 프로토타입에서 프로덕션 단계로 자신 있게 전환할 수 있게 될 것입니다. 학습 내용: • 핵심 AI Agent 용어를 이해하고 기존 소프트웨어 테스트가 부족한 이유를 파악합니다. • 복잡한 프롬프트 및 도구 호출을 디버깅하기 위해 Agent 실행 경로를 트레이싱합니다. • 시간에 따른 Agent 성능을 벤치마킹하기 위해 평가 데이터셋을 구축하고 관리합니다. • LLM-as-a-judge 기법을 포함한 현대적인 평가 패턴을 적용합니다. • Retrieval-Augmented Generation (RAG) 품질과 Agent 추론 단계를 측정합니다. • 프로덕션 준비가 된 Agent 워크플로우를 모니터링하기 위해 LangSmith 프로젝트를 구성합니다. 커리큘럼은 AI Agent의 기본 정의부터 실습 평가 워크플로우까지 논리적으로 이어지며, 명확한 설명과 실용적인 코드 스니펫을 사용합니다. 오류를 포착하고 Agent 신뢰성을 개선하는 방법을 보여주는 단계별 시나리오를 읽게 됩니다. 이 코스는 AI 평가를 처음 접하는 초보자와 개발자를 위해 설계되었으며, LangSmith나 고급 머신러닝에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 읽기 시작하여 현대적인 AI Agent를 테스트하고 벤치마킹하는 필수 기술을 마스터하세요.