CopilotKit, AG-UI 기반 CLiF로 에이전트 학습 도구 공개

CopilotKit이 CLiF(Continual Learning from Full-Stack Trajectories)를 얼리 액세스 형태로 공개했다. 이 도구는 기존 사용자와 에이전트의 상호작용을 프로덕션용 스킬, 평가 데이터, 파인튜닝 데이터로 변환한다. CLiF는 에이전트의 내부 추적과 사용자의 실제 화면 행동을 모두 포함하는 풀스택 궤적을 캡처하여, 수동 프롬프트 엔지니어링에 의존하지 않고 실제 업무 수행 방식에서 에이전트가 학습하도록 돕는다.

풀스택 궤적 작동 방식

CLiF는 Google, Microsoft, Amazon이 지원하는 오픈 표준인 AG-UI(Agent-User Interaction Protocol) 기반에서 작동한다. 이 프로토콜은 에이전트와 사용자 사이에 위치해 두 가지 데이터 스트림을 캡처한다:

• 에이전트 궤적: 모든 실행, 도구 호출, 상태 변경, 반환 값
• 제품 궤적: 사용자 클릭, 화면 상태, 인간 행동으로 트리거된 서버 요청

이 두 스트림을 분석하여 CLiF는 사용자가 조용히 우회하는 패턴과 마찰 지점을 식별한다. 이러한 인사이트는 스킬(SKILL.md 파일 형식)로 제안되며, 인간 승인을 거치면 재배포 없이 에이전트에 즉시 적용된다.

주요 기능 및 출력물

시스템은 에이전트 성능 향상을 위해 다음과 같은 산출물을 생성한다:

• 스킬: 성공적인 상호작용 패턴에서 파생된 재사용 가능한 지침
• 프로덕션 기반 평가: 실제 사용자 워크플로우로 구축된 테스트 케이스로 기존 평가 스택과 호환
• 파인튜닝 데이터: 특정 작업에서 더 작고 효율적인 모델을 훈련하기 위한 데이터셋

CLiF는 LangGraph, Mastra, Google ADK, Microsoft Agent Framework 등 다양한 에이전트 하네스와 통합을 지원한다. 기존 대화 스레드를 가져와 처음부터 시작하지 않아도 된다.

배포 및 가용성

CLiF는 CopilotKit Intelligence의 일부로 두 가지 배포 옵션을 제공한다:

• 관리형 클라우드: 가장 빠른 설정 가능
• 자가 호스팅: Postgres, Redis, 신원 제공자(Okta, Azure AD)를 자체적으로 가져올 수 있는 완전한 자가 호스팅 지원. 궤적과 시크릿을 포함한 모든 데이터는 사용자의 VPC 또는 온프레미스 환경 내에 유지된다.

에이전트 궤적 학습은 현재 사용 가능하지만, 사용자 행동을 캡처하는 제품 궤적 기능은 현재 얼리 액세스 단계다. CopilotKit은 이 접근 방식을 사용하는 팀이 프로덕션 사용에서 직접 학습하여 수동 프롬프트 유지보수를 줄이고 에이전트 성공률을 높일 수 있다고 보고했다.