Agents That Self Improve While You Sleep - Fuad Ali, Arize AI
본 워크샵은 Arize AI의 Fuad Ali가 AI 에이전트의 자체 개선 루프 구축 방법을 설명합니다. 에이전트의 모든 동작을 추적하고, 'Signal' 에이전트를 활용하여 주기적으로 문제를 감지 및 디버깅하며, 실패를 평가 데이터셋으로 전환하고, 수정 사항의 유효성을 실험을 통해 입증하여 인간은 핵심적인 평가 설계 및 결과 검토에 집중하는 워크플로우를 구축합니다.
핵심 요약
- AI 에이전트의 자체 개선 루프는 '추적(trace) → Signal(문제 감지) → 평가(eval) → 실험(experiment) → 수정(fix)'의 순환 과정을 통해 구축됩니다.
- 트레이싱은 에이전트의 모든 활동을 기록하며, Arize AX CLI를 통해 쉽게 설정할 수 있습니다. 이는 에이전트 동작을 이해하는 기초 데이터가 됩니다.
- Signal은 스케줄에 따라 에이전트의 트레이스를 읽고 문제를 클러스터링하며, GitHub와 연동하여 코드 수정 제안(PR)까지 자동으로 생성하는 '항시 작동 에이전트'입니다.
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