1장: AI 에이전트 테스트의 필요성과 과제
결정론적 소프트웨어와 비결정적 AI 에이전트의 근본적 차이를 짚고, 전통적 QA 방법론의 한계와 에이전트 전용 3단계 테스트 모델을 소개합니다.
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결정론적 소프트웨어와 비결정적 AI 에이전트의 근본적 차이를 짚고, 전통적 QA 방법론의 한계와 에이전트 전용 3단계 테스트 모델을 소개합니다.
Scenario, Agentest, Inspect AI, Braintrust 등 주요 에이전트 테스트 프레임워크를 비교하고, 프로젝트 특성에 맞는 선택 기준과 환경 설정 방법을 안내합니다.
에이전트의 도구 호출 정확성을 이름, 파라미터, 출력의 3단계로 검증하는 방법과 모킹 전략, 도구 체인 순서 검증, 불필요한 호출 감지 기법을 다룹니다.
사용자 시뮬레이션 기반 멀티턴 대화 테스트, 워크플로우 완료 검증, 반복 호출 및 모순적 계획 감지 등 E2E 시나리오 테스트의 전체 방법론을 다룹니다.
LLM-as-Judge 패턴으로 에이전트의 비결정적 출력을 평가하는 방법, 품질 차원별 점수 산출, 임계값 설정, pass@k 전략을 상세히 다룹니다.
평가를 회귀 테스트로 졸업시키는 패턴, Golden Dataset 관리, 롤링 성공률 모니터링, 베이스라인 관리와 변경 영향 분석을 다룹니다.
태스크 성공률 추이, 행동 드리프트 감지, 응답 길이 변동, 지연시간 안정성, 비용 변동성 등 에이전트의 장기적 안정성을 추적하는 메트릭과 대시보드 설계를 다룹니다.
시뮬레이션 사용자 기반 적대적 테스트, 엣지 케이스 자동 생성, 스트레스 테스트, 안전성 가드레일 검증, 자동 레드티밍 기법을 다룹니다.
GitHub Actions에서 에이전트 테스트를 실행하고, 품질 게이트 임계값을 설계하며, PR별 평가와 온라인 평가를 연결하는 자동화 전략을 다룹니다.
단위 테스트부터 프로덕션 모니터링까지 전체 에이전트 품질 보증 파이프라인을 구축하고, 도입 체크리스트와 성숙도 모델을 제시합니다.