AI 에이전트 오류를 매번 수동으로 찾는 문제
한 워크플로는 약 85%의 확률로 성공하지만, 실패할 때마다 원인이 새롭게 달라진다. 실패 원인으로는 잘못된 도구 선택, 반복 루프, 잊힌 문맥, 시간 초과 등이 있다. 원인을 찾는 데 매번 1~2시간이 걸린다.
현재는 , 기록 등을 포함한 로그를 모아 에 넣고 문제를 찾아주기를 기대하는 방식으로 해결하고 있다. 더 안정적으로 원인을 찾거나, 이런 문제를 더 잘 다루는 플랫폼이 필요한 상황이다.
핵심 포인트
- 워크플로의 성공률은 약 85%다.
- 실패 원인은 잘못된 도구 선택, 반복 루프, 잊힌 문맥, 시간 초과처럼 매번 다르다.
- 각 실패를 조사하는 데 1~2시간이 걸린다.
- 현재는 와 기록이 담긴 로그를 에 넣어 원인을 찾고 있다.
- 더 안정적인 디버깅 방식이나 전용 플랫폼이 필요한 문제다.