INSTEP

Case 03 · AI Agents · Evaluation Harness

LLM 평가 체계

AI 에이전트의 프롬프트, 모델, 도구 설정을 바꿀 때마다 같은 평가 문항으로 다시 판정하는 관문입니다. 품질이 떨어지는 변경은 배포 전에 막습니다.

Problem · 과제

설정을 조금 바꿨을 뿐인데 결과가 달라지는 문제

AI 시스템은 모델이나 프롬프트를 조금만 바꿔도 결과가 달라집니다. 바꾼 사람도 무엇이 나빠졌는지 모른 채 배포되기 쉽습니다.

변경 요청 단계에서 같은 문항으로 다시 판정하고, 결과를 개발자가 확인한 뒤에만 반영되게 하는 것이 과제였습니다.

Decisions · 판단과 버린 길

무엇을 먼저 정했고 무엇을 버렸나

문항을 먼저 고정

평가 대상 기능과 판정 기준, 정답 기준을 먼저 정해 고정했습니다. 변경 전후 점수를 같은 문항으로 비교해야 차이를 믿을 수 있기 때문입니다.

일부러 망가뜨려 시험

관문이 정말 막는지 보려고 일부러 품질을 떨어뜨린 변경과 정상 변경을 섞어 넣었습니다. 놓친 변경과 지나치게 막은 변경도 막은 변경과 같은 표에 남겼습니다.

놓친 것은 문항으로

운영 중 발견한 실패 사례는 평가 문항에 추가해 같은 오류가 다시 배포되지 않게 했습니다. 관문을 통과했다는 사실만으로 끝내지 않습니다.

Result · 결과 화면

실제 화면

관문 판정 결과표
관문 판정 결과표입니다. 변경마다 무엇을 바꿨는지, 관문이 막았는지, 그 판정을 증거로 쓸 수 있는지 적었습니다.
평가 관문 구조도
변경 요청이 들어오면 평가를 실행해 막음 또는 통과를 판정하는 관문 구조도입니다.

Evidence · 확인한 것

무엇으로 확인했나

  1. 일부러 품질을 떨어뜨린 변경 10건 가운데 8건을 관문이 막았습니다.
  2. 원본 파일 크기 한도를 16MB 에서 64MB 로 올린 변경 1건은 관문을 통과해 놓친 것으로 기록했습니다.
  3. 정상 변경 5건 가운데 3건을 관문이 막아, 지나치게 엄격한 판정도 함께 드러났고 판정 기준을 보강할 대상으로 남겼습니다.

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