AI Briefing

Arize Phoenix로 에이전트 관측성 구현

Trace & Evaluate your Agent with Arize Phoenix

·2025.02.28 09:00

smolagents로 구축한 AI 에이전트의 동작 과정을 Arize Phoenix를 통해 실시간으로 추적하고 평가하는 방법을 다룬다.

AI 에이전트의 내부 의사결정 과정을 이해하고 성능을 측정하는 것은 개발의 핵심 단계이다. Arize Phoenix는 에이전트의 동작을 실시간으로 추적(Tracing)하고 평가(Evaluation)할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼을 제공한다.

주요 구현 단계:

  • 에이전트 구축: smolagents 라이브러리를 사용하여 도구(Tool)를 호출하고 작업을 수행하는 CodeAgent를 생성한다.
  • 추적(Tracing) 활성화: OpenTelemetryOpenInference를 사용하여 에이전트의 도구 호출, 입력 처리, 응답 생성 과정을 시각화한다. smolagents[telemetry] 모듈을 통해 Phoenix 인스턴스로 데이터를 전송할 수 있다.
  • 평가(Evaluation): 에이전트의 응답 관련성, 사실 관계, 답변의 질 등을 측정하여 성능을 최적화한다.

이 가이드는 에이전트가 단순히 작동하는 것을 넘어, 내부에서 어떤 일이 일어나는지 투명하게 파악하고 지속적으로 개선할 수 있는 워크플로우를 제시한다.

이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.

요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.