운영 중인 AI 에이전트는 개별 기록만 보면 문제를 놓칠 수 있다
운영 중인 의 행동은 한 번의 실행 기록만 봐서는 충분히 이해하기 어렵다. 와 로 만든 연구 에이전트에서 세 개의 검색 경로 중 하나가 이틀 동안 전부 실패했지만, 개별 은 모두 정상처럼 보였다. 문제는 을 따로 모아 분석하는 임시 스크립트를 만든 뒤에야 드러났다.
에이전트를 안정적으로 운영하려면 전체 실행을 가로질러 완료율이 어떻게 변하는지, 어떤 도구 순서에서 실패가 나는지, 어디에서 실행이 멈추는지 볼 수 있어야 한다. 개별 실행만 디버깅하는 방식이 충분한지도 실제 운영에서 확인해야 할 질문이다.
핵심 포인트
- 개별 만으로는 장기간 반복되는 실패를 놓칠 수 있다.
- 세 개의 검색 경로 중 하나가 이틀 동안 100% 실패해도 각 실행은 정상처럼 보일 수 있다.
- 을 모아 따로 분석해야 숨은 문제가 보일 수 있다.
- 완료율, 도구 순서별 실패, 멈춤 지점 같은 전체 흐름 지표가 필요하다.