AI 에이전트 거버넌스 정리: 비용 통제와 장애 대비, 데이터 보호 설계의 핵심 요점
에이전트가 늘어날수록 애플리케이션마다 정책을 따로 넣는 방식은 한계에 부딪힌다. 랭체인 웨비나가 정리한 비용 통제와 장애 대비, 데이터 보호, 감사 근거 확보의 요점을 실무 관점에서 하나씩 짚었다.
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AI TOPIC
LLM 운영 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 운영 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
AI 에이전트 평가(eval) 실전 가이드: 벤치마크 천장이 아니라 신뢰를 깨는 바닥을 올려라
AI 엔지니어 콘퍼런스 강연에서 벤 하일랙은 챗봇 시대에 만들어진 평가 방식이 에이전트에는 통하지 않는다고 지적하며, 사용자 신뢰를 무너뜨리는 최악의 동작인 바닥을 찾아내고 관리하는 실전 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 지속 학습 전략: 프로덕션 실행 기록과 힌트로 모델을 증류하는 네 가지 조합 정리
AI 엔지니어 콘퍼런스의 지속 학습 발표를 정리했다. 기업이 이미 쌓아둔 서비스 실행 기록과 힌트를 조합해 에이전트 행동을 교정하는 증류 전략, SWE-bench 실험 수치, 그리고 현장에서 검증된 요령까지 함께 살펴본다.
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OpenAI API 프로덕션 배포 가이드: 모더레이션·입력 검증·함수 호출·구조화 출력
프롬프트 인젝션과 JSON 파싱 오류로 무너지는 AI 앱을 막는 네 가지 방어선, 그리고 지수 백오프 재시도와 사용자별 비용 통제, 속성 기반 평가 하니스까지 실서비스 배포 전에 점검해야 할 파이프라인을 단계별로 정리했다.
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AI 에이전트 평가 데이터 시뮬레이션: 누뱅크가 배포 속도를 20배로 끌어올린 방식
라틴아메리카 최대 디지털 은행 누뱅크가 고객 응대 AI 에이전트의 평가 데이터를 프로덕션이 아닌 시뮬레이션으로 만든 사례. 평가의 병목이 지표가 아니라 데이터인 이유와, 몇 주 걸리던 확인을 하루 안으로 줄인 과정을 정리했다.
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