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AI 에이전트 품질 평가와 테스트 실무: 환각·오류·실패 행동 검증하기

AI 에이전트는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어 다양한 도구를 호출하고 여러 단계의 작업을 수행합니다. 이 과정에서는 AI 에이전트의 응답 품질부터 Tool Calling, 실행 경로, RAG, 오류, 보안, 성능까지 체계적으로 평가하고 테스트하는 방법을 실무 중심으로 학습합니다. 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고 운영하기 위해 필요한 품질 검증 방법을 기초부터 단계적으로 익힐 수 있습니다.

3명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 12개월

AI 활용법
AI 활용법
실습 중심
실습 중심
ai에이전트아키텍처
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ai에이전트품질
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ai에이전트테스트
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AI 활용법
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실습 중심
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ai에이전트아키텍처
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ai에이전트품질
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ai에이전트테스트
ai에이전트테스트

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • AI Agent 품질과 테스트 구조 이해

  • 평가 기준 및 Test Case 설계

  • Golden Dataset 구축

  • 정확성·관련성·신뢰성 평가

  • Tool Calling·Trajectory 평가

  • 검색·Context·답변 품질 평가

  • API·Tool·LLM 실패 테스트

  • Prompt Injection·권한·정보노출 테스트

  • 속도·Token·비용 평가

  • Monitoring·Regression Test

  • 기업용 AI Agent QA 체계 구축

실패하지 않는 AI 에이전트 만들기: 품질 평가와 테스트 실무

AI 에이전트는 만드는 것만큼 제대로 작동하는지 검증하는 과정이 중요합니다.

이 강의에서는 AI 에이전트의 정확성, 신뢰성, 응답 품질, 도구 호출, 안전성​을 평가하고 테스트하는 방법을 실무 중심으로 학습합니다.

테스트 시나리오 설계부터 문제 원인 분석, 품질 개선 방법까지 체계적으로 익혀 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 역량을 키울 수 있습니다.

만들고, 평가하고, 테스트하고, 개선하는 AI 에이전트 실무를 배워보세요.

강의 대상자는 이런 분들께 추천해요.


수강 후에 얻을 수 있는 것은?

이 강의의 특징

핵심 특징과 차별점을 소개해보세요.

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AI 에이전트 전용 품질 평가·테스트에 집중


평가에서 개선까지 연결되는 실무 중심 구성

이런 내용을 배워요

AI 에이전트 품질 평가와 테스트 설계

정확성, 신뢰성, 응답 품질, 도구 호출, 안전성 등을 기준으로 평가 항목과 테스트 시나리오를 설계하는 방법을 배웁니다.

테스트 결과 분석과 품질 개선

테스트 결과에서 문제 원인을 찾고, 개선 방향을 도출하여 AI 에이전트의 성능과 안정성을 높이는 방법을 배웁니다.

이 강의를 만든 사람

  • 강의 주제와 연관이 깊은 이력 및 경험을 중심으로 작성해보세요.

  • 모든 이력을 무조건 나열하기보다는 이 강의를 만들기까지의 고민과 동기를 녹여내면 좋아요.

  • 담백한 글과 함께 포트폴리오, 영상, 사진 등을 활용해 눈길을 끌어보세요.

이러한 내용을 배우게 됩니다.

Q1. AI Agent 품질과 테스트 구조 이해
AI Agent의 품질을 어떤 기준과 절차로 검증하는지 전체 구조를 이해합니다.

Q2. 평가 기준 및 Test Case 설계
Agent의 기능과 업무 목적에 맞는 평가 지표와 테스트 케이스를 설계합니다.

Q3. Golden Dataset 구축
AI Agent의 답변 품질을 객관적으로 비교하기 위한 기준 데이터셋을 구축합니다.

Q4. 정확성·관련성·신뢰성 평가
생성된 답변이 정확하고 질문과 관련 있으며 신뢰할 수 있는지를 평가합니다.

Q5. Tool Calling·Trajectory 평가
Agent가 적절한 도구를 선택하고 올바른 실행 경로를 거치는지 검증합니다.

Q6. 검색·Context·답변 품질 평가
검색 결과와 Context 활용이 최종 답변 품질에 어떤 영향을 주는지 평가합니다.

Q7. API·Tool·LLM 실패 테스트
API 오류, Tool 실행 실패, LLM 응답 오류 등 다양한 장애 상황을 테스트합니다.

Q8. Prompt Injection·권한·정보노출 테스트
프롬프트 공격, 과도한 권한 사용, 민감정보 노출과 같은 보안 위험을 점검합니다.

Q9. 속도·Token·비용 평가
응답 속도와 Token 사용량, API 비용 등을 측정하여 운영 효율성을 평가합니다.

Q10. Monitoring·Regression Test
운영 중 품질 변화를 지속적으로 모니터링하고 업데이트 이후 기존 기능의 이상 여부를 확인합니다.

Q11. 기업용 AI Agent QA 체계 구축
기획·개발·배포·운영 전 과정에서 반복적으로 품질을 검증할 수 있는 기업용 QA 프로세스를 구축합니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux, Ubuntu, Android, iOS 등 OS 종류 및 버전

  • 사용 도구: 실습에 필요한 소프트웨어/하드웨어 버전 및 과금 플랜, 가상머신 사용 여부 등

  • PC 사양: CPU, 메모리, 디스크, 그래픽카드 등 프로그램 구동을 위한 권장 사양 등

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 애셋, 프로그램, 예제 문제 등)

  • 분량 및 용량, 기타 학습 자료에 대한 특징 및 유의사항 등

선수 지식 및 유의사항

  • 학습 난이도를 고려한 필수 선수 지식 여부

  • 강의 영상 품질(음질/화질) 등 수강과 직접 연관된 내용 및 권장 학습 방법

  • 질문/답변 및 추후 업데이트 관련 내용

  • 강의 및 학습 자료 저작권 관련 공지사항

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI 에이전트 개발자 및 서비스 개발 담당자

  • QA·소프트웨어 테스트 담당자

  • AI 서비스 기획·운영 및 보안 담당자

선수 지식,
필요할까요?

  • 생성형 AI와 LLM에 대한 기초 이해

  • AI 에이전트의 기본 구조 이해

  • 소프트웨어 테스트의 기초 개념

안녕하세요
바이트탐정입니다.

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강의

안녕하세요.

바이트 탐정입니다.

지금까지 AI 및 IT 분야에서 24년 넘게 IT전략, 정보보안 분야에 대한 업무를 해왔고, 현재는 AI 시대에서 필요한 이러닝 콘텐츠 제작 및 개발, 외부 강사 활동(멀티캠퍼스 등), 중소기업 AI 및 IT 관련 컨설팅 업무를 하고 있습니다.

이러한 실제 업무 노하우를 바탕으로 여러분들에게 쉽고 재미있게 깔끔한 강의로 실제 업무에서도 도움이 되는 강의로 수강생 분들의 지식과 스킬을 업그레이드 하세요.

유튜브 채널: https://www.youtube.com/@신동주-s1b

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25개 ∙ (10시간 9분)

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