AI 에이전트 평가는 성공 여부와 편법 사용까지 확인해야 한다
도 일반 처럼 와 평가가 필요하다. 하지만 는 정해진 동작만 반복하는 가 아니라 스스로 판단해 움직이기 때문에 결과가 매번 같지 않을 수 있다. 그래서 모든 를 항상 통과한다고 기대하기 어렵고, 개선됐는지도 단순한 합격/불합격만으로 판단하기 어렵다.
실무적 관점에서는 에이전트를 평가할 수 있는 범용 상호작용 환경이 필요하다. 이 환경은 에이전트가 목표를 실제로 달성했는지 확인할 수 있어야 하고, 동시에 에이전트가 의도하지 않은 편법이나 허점을 이용해 성공한 것처럼 보인 것은 아닌지도 확인해야 한다.
핵심 포인트
- 는 일반 처럼 가 필요하지만 결과가 더 불안정하다.
- 에이전트의 개선 여부는 단순한 통과율만으로 판단하기 어렵다.
- 평가 환경은 목표 달성 여부를 확인할 수 있어야 한다.
- 에이전트가 허점이나 편법을 써서 성공한 것처럼 보이는지도 잡아내야 한다.
- 모델 변경이나 비용 절감 실험을 하려면 신뢰할 수 있는 평가 기준이 먼저 필요하다.