LLM이 AI 에이전트(Agent)로 사용되기 적합한지 분석하기 위해서는 LLM이 단순한 텍스트 생성 기능을 넘어자율성(Autonomy),도구 사용(Tool Usage), 추론 및 계획(Reasoning & Planning)과 같은 에이전트 고유의 복합적인 기능을 수행할 수 있는지다차원적으로평가해야 합니다. AI 에이전트 평가는비결정론적인 특성때문에 최종 결과뿐만 아니라중간 행동 및 구성 요소(Component-level)의 품질을 진단하는 것이 핵심입니다.
이번 글에서는 LLM의 에이전트의 적합성을 분석하기 위해 평가해야 할 핵심 항목들입니다.
핵심 에이전트 성능 및 작업 흐름 (Core Agent Performance & Workflow)
이 항목들은 에이전트가 주어진 목표를 얼마나 효율적이고 정확하게 달성하는지를 측정합니다.
평가 항목
세부 내용 및 측정 지표
작업 완료율 (Task Completion)
에이전트가 주어진 작업을 완전히 완료하는 비율을 측정하는 기본 지표입니다.
행동 완료 (Action Completion, AC)
단순한 정답 제공을 넘어, 사용자의 요청의모든 측면을 명확하고 완전하며 정확하게 수행했는지 여부를 측정합니다. 이는 에이전트가실제로 사용자의 문제를 해결했는지를 판단합니다.
단계별 진행 (Stepwise Progress)
복잡한 다단계 작업을 이정표(milestones)나 하위 목표로 분할하여 부분 점수를 추적합니다.
오류 복구율 (Error Recovery Rate)
도구나 기능이 실패하거나 예기치 않은 상황이 발생했을 때 에이전트가계획을 수정하고 대안적인 접근 방식을 사용하여 성공적으로 복구하는 능력을 측정합니다.
LLM이 여러 에이전트와 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 시나리오(예:AutoGen프레임워크 사용 시)를 평가할 때 추가되는 항목들입니다.
평가 항목
세부 내용 및 측정 지표
조정 효율성 (Coordination Efficiency)
에이전트 팀이 작업을 얼마나 효과적으로 완료하는지 측정합니다. 이는작업 성공당 교환된 메시지나 토큰 수를 분석하여 측정될 수 있습니다.
정보 다양성 점수 (IDS)
에이전트들이 생성한 정보의 의미론적 고유성(semantic uniqueness)을 정량화하여, 팀이 중복되거나 불필요한 추론을 피했는지 측정합니다.
불필요한 경로 비율 (UPR)
새로운 정보에 기여하지 않는추론 단계의 비율을 측정하여 협업의 구조적 효율성을 확인합니다.
계획 일관성 (Plan Consistency)
개별 에이전트의 계획이 응집력 있는전반적인 전략으로 통합되고 정렬되는지 평가합니다.
실패 귀인 (Failure Attribution)
다중 에이전트 실행이 실패했을 때,어떤 특정 에이전트나 단계가 고장의 원인인지 식별하는 능력을 추적합니다.
이러한 복잡한 평가를 수행하기 위해, 단순히 최종 결과만 보는 것이 아니라 내부 동작을 진단하는 방법론이 필수적입니다.
•컴포넌트 수준 평가 및 추적 (Component-level Evaluation & Tracing):에이전트 시스템은 여러 구성 요소(LLM, RAG 파이프라인, 도구 호출 등)로 구성되므로, 전체 시스템뿐만 아니라 각 개별 구성 요소의 성능을 평가해야 합니다. LLM 추적(Tracing)은 검색 호출, 재순위 지정 장치, 사용자 정의 도구 호출 등 각 개별 구성 요소를 추적하여 성능이 저하되는 부분을 신속하게 식별하는 데 도움을 줍니다.
•LLM 심사관 (LLM-as-a-Judge):LLM(예: GPT-4 또는 Claude)을 사용하여 다른 LLM의 출력을 평가하는 방법입니다. 이는 주관적이거나 복잡한 기준(예: 추론 일관성, 답변 관련성, 도구 효율성)을 평가할 때 빠르고 일관된 결과를 제공하며,G-Eval과 같은 프레임워크를 통해사용자 정의 기준에 따른 평가가 가능합니다.
