참고팁X
코딩 에이전트 평가 자동화 워크플로우: 하버(Harbor) 활용법
에이전트 평가 자동화를 위한 실무 루틴 공유. 실무자라면 도입을 고려해볼 만한 접근임.
요약
LangChain의 창립자인 Harrison Chase(@hwchase17)는 AI 모델의 성능을 평가하는 'Evals' 구축의 어려움을 언급하며 이를 자동화하기 위한 새로운 기술을 개발 중이라고 밝혔다. 자동화 과정에서도 인간의 개입(Human in the loop)은 여전히 필요하지만 전체적인 평가 프로세스를 초기화(bootstrap)하는 데 도움을 줄 수 있다. 제안된 작업 흐름은 코딩 에이전트에 코드베이스와 실제 트레이스를 제공하는 것으로 시작한다. 이후 사용자와 함께 평가 방향을 설정하고 Harbor를 활용해 Evals를 구축 및 실행한다. 마지막으로 결과를 분석하고 사용자와 반복적으로 논의하며 모델을 고도화하는 과정을 거친다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 @hwchase17: building evals is hard! we're working on some skills to try to automate as much as possible. still requires human in the loop, but
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