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데이터, 운영 및 테스트

에이전트 및 데이터 소유권

에이전트 구현을 검토하면 에이전트가 지정된 테넌트의 데이터에 의존하는 시나리오가 강조 표시됩니다. 이 경우 데이터 수명 주기와 더 중요한 것은 데이터 수명 주기가 저장되는 위치를 고려하는 것입니다. 이는 데이터의 특성이 에이전트가 데이터에 액세스하는 방식에 영향을 미치는 산업 및 사용 사례에 특히 중요합니다.

AaaS 공급자는 에이전트의 온보딩, 격리 및 작업에 영향을 미칠 수 있는 다중 테넌트 환경에서 데이터 문제를 해결하는 방법을 평가해야 합니다. 적용 가능한 뉘앙스와 전략은 사용하는 도구, 기술 및 데이터에 따라 달라집니다. AaaS 오퍼링을 생성할 때 알아야 할 여러 가지 방법으로이 문제에 액세스할 수 있습니다.

다중 테넌트 에이전트 작업

에이전트 환경을 구성할 때 에이전트를 운영하고 관리하는 방법을 생각해 보세요. 공급자는 에이전트의 상태, 규모 및 활동을 모니터링할 수 있는 지표, 데이터, 인사이트 및 로그가 필요합니다. 이는 개별 테넌트가 에이전트 리소스를 사용하는 방식을 이해하고자 하는 다중 테넌트 에이전트 환경에서 더 두드러집니다.

이는 에이전트 상호 작용에 대한 인사이트가 필요할 때 다중 에이전트 설정에서 훨씬 더 중요합니다. 시스템 규모, 정확성 및 효율성에 영향을 미치는 문제를 해결하려면 에이전트 간에 활동을 프로파일링하고 추적할 수 있어야 합니다.

또한 운영 팀은 LLM 상호 작용을 프로파일링하여 에이전트가 LLMs. 이 데이터는 에이전트 구현을 구체화하는 데 필수적입니다. 또한 운영 팀에 에이전트와 테넌시가 시스템의 전체 비용 프로필에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

다중 테넌트 에이전트 훈련 및 테스트

구축 에이전트와 관련된 한 가지 과제는 에이전트가 배우고 발전해야 한다는 것입니다. 또한 프로덕션으로 이동하기 전에 에이전트를 테스트하고 세분화하며 정확도를 개선해야 합니다. 에이전트가 의도를 올바르게 평가 및 분류하거나 적절한 도구 및 작업을 선택하고 호출하는지 검사하고 평가할 수 있는 영역이 많이 있습니다. 변수 목록은 광범위하지만, 이는 궁극적으로 에이전트가 목표를 달성하는 결과를 찾도록 하기 위한 것입니다.

테스트 에이전트와 관련된 모든 움직이는 부분 및 원칙을 검사하는 것은이 문서의 범위를 벗어나지만 테스트 전략은 다중 테넌트 AaaS 환경에 복잡성을 가중시킵니다. 예를 들어, 에이전트에 각 테넌트에 컨텍스트적으로 적용되는 데이터, 메모리 및 기타 구문이 있는 경우 에이전트의 결과는 테넌트당 리소스로 구성할 수 있습니다.

에이전트를 사용하여 시나리오를 시뮬레이션하는 경우 테넌트별 사용 사례에 맞게 시뮬레이션을 확장해야 할 수 있습니다. 이에 따라 각 테넌트마다 검증 기준이 다른 인스턴스를 허용하도록 검증 절차를 구체화해야 합니다.