- AI 에이전트 성능 저하를 방지하기 위해 테스트 평가 시스템 구축 🧪
- 기존에는 프롬프트 변경 후 2~3회 테스트 후 배포했지만, 앱 복잡성이 증가하면서 문제 발생 🐛
- AI Evals를 통해 자동화된 테스트를 수행하고, 다양한 시나리오에서 AI 성능을 평가 💯
- 테스트 케이스는 평이한 영어로 작성하며, AI 에이전트가 예상대로 작동하는지 확인 ✅
- 시스템은 더미 테스트 계정을 생성하고, AI 에이전트를 통해 명령을 실행하여 결과를 캡처 📸
- 별도의 AI 에이전트가 심판 역할을 수행하여 예상 결과와 실제 결과를 비교하고 점수를 매김 ⚖️
- HTML 보고서를 통해 테스트 결과를 시각화하고, 디버깅 정보 확인 가능 📊
- 새로운 모델 테스트 시, 기존 모델과 정확도, 지연 시간, 비용 등을 비교 분석 ⏱️
- Claude Code를 활용하여 테스트 실패 원인을 분석하고, 문제 해결 방안 제시 💡
- 테스트 케이스는 JSON 형태로 관리하며, 테스트 ID, 이름, 설명, 입력, 설정, 평가 기준 등을 포함 📝
- LLM Judge 프롬프트를 사용하여 AI의 예상 동작과 실제 동작을 비교 평가 🤖
- Cloud Code를 통해 테스트 케이스를 자동 생성하고, 개발 속도 향상 🚀
- AI 앱 개발 시 Evals 시스템 구축의 중요성을 강조하며, 수동 테스트의 한계 극복 ⚙️
- AI 빌더 Discord 커뮤니티를 통해 AI 개발 관련 정보 공유 및 협업 장려 🤝
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