소프트웨어 개발에 있어 테스트의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 단순히 버그를 잡는 작업이 아닙니다. 소프트웨어의 신뢰성과 가치를 보장하기 위해 반드시 거쳐야 하는 중요한 절차입니다. 이는 AI 에이전트 구현에도 다를 바 없습니다. 다만 기존 소프트웨어 개발에 적용하던 접근 방식은 AI 에이전트에는 맞지 않습니다.
우리에게 익숙한 일반적인 기업의 업무 시스템은 입력 값이 주어지면 미리 정의한 로직에 따라 출력 값을 내는지를 테스트 과정에서 확인합니다. 결과 값이 기대 값과 정확히 일치하는지를 확인하는 단순한 방식으로 성공과 실패를 가를 수 있다고 볼 수 있습니다.
반면에 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 AI 에이전트는 방식을 완전히 달리해야 합니다. 사용자가 입력할 수 있는 형식이 제한적인 일반적인 소프트웨어와 달리 AI 에이전트는 사용자가 무엇이건 물어볼 수 있습니다. 즉, AI 에이전트 테스트는 정답이 하나가 아니다 보니 입력 공간이 무한한 환경에서 결과의 품질을 판단해야 합니다. 그럼 이를 어떻게 판단할 수 있을까요? 이번 포스팅에서는 AI 에이전트를 테스트할 때 고려해야 할 세 단계를 알아볼까 합니다. 더불어 구글 클라우드의 ADK(Agent Development Kit)를 활용한 테스트 방법도 짧게 소개하겠습니다.
AI 에이전트 평가를 위한 단계
첫 번째 단계는 컴포넌트 테스트입니다. 가장 작은 단위부터 테스트를 시작한다고 이해하면 됩니다. 일반 소프트웨어 개발에서 유닛 테스트 과정이라 보면 됩니다. AI 에이전트도 바탕에는 코드가 깔려 있습니다. 따라서 첫 번째 단계에서는 LLM의 불확실성을 배제하고 코드 수준의 정확성을 확인합니다. 구체적으로 보자면 AI 에이전트가 사용자 요청에 맞춰 올바른 도구를 선택했는지 유효한 매개변수 형식을 생성했는지 검증합니다. 또한, SQL 인젝션이나 개인정보 유출 패턴을 포함한 악의적 입력을 사전에 잘 차단하는지도 정규표현식 등을 이용해 확인해야 합니다.
두 번째 단계는 통합 테스트입니다. 이 과정에서는 AI 에이전트가 올바른 여정을 통해 목표를 달성하는지 평가합니다. 이 단계는 AI 에이전트의 추론 능력과 문제 해결 과정을 중점적으로 다룹니다. 예를 들어 사용자가 특정 책을 빨리 구하고 싶다고 요청했을 때 에이전트는 도서관 검색, 서점 재고 확인, 온라인 주문 순으로 도구를 사용해야 가장 효율적일 것입니다. 통합 테스트는 AI 에이전트가 실행한 도구 호출 순서가 예상 시나리오와 얼마나 일치하는지 측정하여 점수를 매깁니다. 또한, 검색 증강 생성(RAG) 모델의 경우 정답에 필요한 정보가 잘 검색되었는지, 답변이 검색된 문서에 근거하는지, 그리고 답변이 질문 의도에 부합하는지 등을 종합적으로 분석합니다. 이때 테스트 데이터는 사용자의 질문과 기대하는 도구 사용 순서, 그리고 모범 답안을 포함하여 구성합니다.
마지막 과정인 최종 테스트 및 인간 검토 단계에서는 사용자 경험이 유용하고 안전한지 확인합니다. 이 단계는 비용이 많이 들지만 최종 배포를 결정짓는 중요한 과정입니다. 도메인 전문가가 직접 투입되어 AI 에이전트의 톤앤매너나 공감 능력 같은 미묘한 뉘앙스를 평가합니다. 또한, 모델을 업데이트할 때 기존 모델과 성능을 비교하거나, 적대적 프롬프트를 일부러 주입하여 AI 에이전트가 유해 정보를 내놓지 않는지 점검하여 가드레일을 검증합니다.
ADK를 활용한 테스트 자동화
구글 클라우드의 ADK는 앞서 설명한 3단계 접근을 실무에 적용할 수 있는 기능을 제공합니다.
우선 테스트 데이터 생성을 자동화하여 평가의 병목 현상을 해결합니다. 일반적으로 고품질의 테스트 데이터셋을 만드는 데는 많은 시간이 걸립니다. 하지만 ADK는 기업의 기술 문서를 분석하여 LLM이 자동으로 질문과 답변 쌍을 생성하도록 돕습니다. 이를 통해 개발자는 며칠이 걸리던 테스트 셋 구축 작업을 단 몇 분 만에 완료하고 즉시 테스트를 수행할 수 있습니다.
또한, ADK는 추적 기능을 통해 AI 에이전트의 사고 과정을 시각화합니다. 웹 UI의 추적 탭을 활용하면 모델과 주고받은 원본 데이터와 도구 호출 흐름을 그래프로 확인할 수 있습니다. 만약 AI 에이전트가 잘못된 답변을 내놓았다면 그것이 검색 실패 때문인지, 추론 오류인지, 아니면 도구 파라미터 설정 실수인지 즉시 파악하고 수정할 수 있습니다.
금융이나 의료 분야처럼 사실 관계가 중요한 영역을 위해 인용 검증 기능도 지원합니다. AI 에이전트가 답변을 생성할 때 원본 문서의 출처를 각주로 달게 하고 원문에 없는 내용을 생성하면 신뢰성 점수를 깎습니다. 이를 통해 그럴듯한 거짓말을 하는 환각 현상 리스크를 최소화합니다.
신뢰할 수 있는 에이전트로 가는 길
AI 에이전트 도입은 기업에게 큰 기회이자 동시에 위험 요인이기도 합니다. 단순히 “잘 작동하는 것 같다”는 주관적인 느낌만으로 서비스를 배포하던 시대는 지났습니다. 이제는 막연한 프롬프트 엔지니어링에서 벗어나 체계적인 신뢰성 엔지니어링으로 나아가야 합니다. 앞서 소개한 바와 같이 ADK는 복잡한 AI 에이전트의 행동을 구조화하고 정량화하며, 자동화할 수 있는 명확한 길을 제시합니다. 더 자세한 내용을 알고 싶다면 메가존소프트에 문의 바랍니다.
