AI 에이전트 평가 자료를 한곳에 모은 공개 목록
Awesome Agent 는 를 만들고 평가할 때 참고할 자료를 모은 공개 저장소다. 논문, 블로그, 강연, 강의, 도구, 벤치마크를 포함하며, 단순 링크 모음이 아니라 각 자료가 무엇이고 왜 필요한지 짧게 설명한다.
현재 443개가 넘는 선별 링크와 146개의 깊이 있는 읽기 노트가 들어 있다. 자료 선정에는 1만 1,600개 논문 인용 관계 조사, 실무자 자료 탐색, 47개 강연과 팟캐스트 정리, 분야별 빈틈 점검이 쓰였다.
먼저 읽을 자료로는 평가 방법, , 오류 분석, 비용을 중요한 평가 기준으로 보는 논문, 벤치마크의 한계, 의 신뢰 조건 등이 제시된다. 함께 제공되는 플레이북은 평가 기준 만들기, 결과 분석, 실행 과정 평가, 실제 상태 변화 확인, CI에서 평가를 막는 방법 같은 실무 예시를 다룬다.
핵심 포인트
- 평가에 관한 논문, 글, 강연, 도구, 벤치마크를 한곳에 모았다.
- 443개 이상 링크와 146개 읽기 노트가 포함되어 있다.
- 자료마다 무엇을 다루는지와 왜 볼 만한지 짧은 설명이 붙어 있다.
- 평가는 결과만 보는 것이 아니라 실행 과정, , 상태 변화까지 봐야 한다는 관점을 담고 있다.
- 비용을 평가 기준으로 다루는 자료도 포함되어 있어 토큰과 운영비를 관리하려는 팀에 참고가 된다.