llmops1 AI 에이전트 워크플로 운영: 로그, 평가, 관측성을 설계하는 법 AI 에이전트를 처음 만드는 것보다 운영하는 것이 더 어렵다. 프롬프트 몇 줄로 작동하는 데모를 보고 프로덕션에 배포했다가 "왜 틀린 답을 냈는지", "어느 단계에서 실패했는지" 전혀 파악하지 못하는 상황은 흔하다.이 글은 LLM 기반 에이전트나 멀티스텝 워크플로를 실제 서비스에 연결하거나 운영하려는 개발자·ML 엔지니어를 대상으로 한다. 로그·평가·관측성을 어떻게 설계해야 하는지, 어떤 도구를 고려해야 하는지, 흔한 실수는 무엇인지를 다룬다.핵심 요약AI 에이전트 워크플로는 결정적(deterministic)이지 않아서 일반 소프트웨어 모니터링만으로는 부족하다.로그(Log), 트레이스(Trace), 메트릭(Metric), 평가(Evaluation) 는 서로 다른 목적을 갖는다. 함께 써야 한다.관측성(O.. 2026. 4. 27. 이전 1 다음
