AI Agent Hub
AI 에이전트를 데모에서
운영 시스템으로 바꾸는 법
에이전트의 구조를 이해하는 것에서 시작해 실제 과업 성공을 측정하고, 비용과 P95 지연을 통제하며, LLM 심사자의 신뢰도를 검증하고 프롬프트 인젝션과 위험한 도구 호출을 차단하는 과정까지 모았습니다.
AI 에이전트 추천 가이드
핵심 가이드AI 에이전트 평가 프레임워크
과업 성공률, 비용, 지연, 안전성, 복구력으로 운영 가능한 에이전트를 평가하는 기준을 설명합니다.
가이드 읽기 실전 템플릿AI 에이전트 벤치마크 설계
골든셋, 자동 채점, LLM 심사, 회귀 테스트와 릴리스 게이트를 실제 평가표로 연결합니다.
가이드 읽기 운영 효율AI 에이전트 비용·지연 최적화
토큰 단가가 아니라 성공 1건당 비용, 캐시, 모델 라우팅, 도구 호출과 P95 지연을 최적화합니다.
가이드 읽기 모델 심사LLM-as-a-Judge 신뢰도 검증
루브릭, 점수 방식, 위치·길이·자기 선호 편향과 사람 기준셋으로 모델 심사자를 검증합니다.
가이드 읽기 보안 설계AI 에이전트 보안과 프롬프트 인젝션 방어
외부 콘텐츠, 도구 권한, 사람 승인, 외부 전송과 메모리의 신뢰 경계를 시스템 수준에서 설계합니다.
가이드 읽기 도입 사례기업의 자율형 AI 에이전트 활용 사례
어떤 업무를 자동화하고 어디에서 사람 승인을 남겨야 하는지 활용 사례별로 살펴봅니다.
가이드 읽기 기초 이해AI 에이전트 기술 흐름
에이전트가 단순 챗봇과 어떻게 다르고, 도구 사용과 계획 수립이 어떤 구조로 연결되는지 정리합니다.
가이드 읽기AI 에이전트 다운로드 자료
어떤 순서로 읽으면 좋을까요?
처음 도입하는 팀은 기술 흐름과 기업 활용 사례로 업무 경계를 먼저 정하세요. 프로토타입이 있다면 평가 프레임워크와 벤치마크 가이드로 성공 조건과 회귀 테스트를 만들고, 비용 가이드에서 결과당 비용과 지연 예산을 설정하세요. 이후 LLM-as-a-Judge의 편향을 검증하고 보안 가이드에서 신뢰 경계를 점검하는 순서가 좋습니다.
1. 업무 경계
자동화할 일과 사람 책임을 구분합니다.
2. 평가 기준
성공과 이관 조건을 정의합니다.
3. 비용·지연
결과당 비용과 P95를 통제합니다.
4. 심사 검증
모델 심사의 편향을 측정합니다.
5. 보안 경계
권한과 외부 전송을 제한합니다.
6. 운영 환류
실패를 회귀 테스트에 추가합니다.
이 허브가 다루지 않는 것
이 자료는 특정 모델이나 벤더의 성능·비용·보안을 보장하지 않습니다. 같은 모델도 도구 권한, 데이터 품질, 프롬프트, 심사 루브릭, 캐시 정책과 업무 위험에 따라 결과가 달라집니다. 제시한 임계값과 체크리스트는 출발점이며, 실제 배포 전에는 조직의 정책, 법률 요구, 사람 기준셋과 운영 데이터로 다시 검증해야 합니다.