출처 : SONOW
AI 에이전트 평가의 표준화 부재로 객관적 성능 비교 어려움 직면
AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 기업과 연구기관에서 자체 에이전트를 개발하고 있지만, 이들의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 표준화된 평가체계가 부재한 상황이다. 현재 대부분의 에이전트 개발사는 자체적인 평가 방식을 사용하고 있어 성능 비교가 어렵고, 이는 기업과 사용자 모두에게 혼란을 가중시키고 있다.
특히 2025년 들어 기업용 AI 에이전트 도입이 확산되면서 투자 대비 효과를 측정할 수 있는 객관적 지표의 필요성이 더욱 커지고 있다. 가트너의 최근 보고서에 따르면, 기업의 73%가 AI 에이전트 도입 시 성능 평가의 어려움을 주요 장애물로 꼽았으며, 이는 전년 대비 18% 증가한 수치다.
정확도·환각률·MTTR을 중심으로 한 다층적 평가체계 구축 필요
AI 에이전트의 성능을 종합적으로 평가하기 위해서는 세 가지 핵심 지표를 중심으로 한 다층적 평가체계가 필요하다. 첫째, 정확도(Accuracy)는 에이전트가 제공하는 정보나 수행하는 작업의 정확성을 측정한다. 이는 단순 질의응답부터 복잡한 추론 작업까지 다양한 난이도의 테스트 세트를 구성하여 평가해야 한다.
둘째, 환각률(Hallucination Rate)은 에이전트가 사실이 아닌 정보를 생성하는 빈도를 측정한다. 이를 위해 사실 확인이 가능한 도메인별 테스트 케이스를 구축하고, 출력 결과의 사실 검증 프로세스를 자동화하는 것이 중요하다. 최근 연구에서는 환각 탐지를 위한 메타 프롬프팅 기법이 주목받고 있다.
셋째, MTTR(Mean Time To Resolution)은 사용자의 요청이 완전히 해결될 때까지 소요되는 평균 시간을 의미한다. 이는 단순 응답 속도뿐만 아니라 문제 해결의 효율성을 포괄하는 지표로, 실제 사용 환경에서의 에이전트 가치를 평가하는 데 핵심적이다.
산업별 특화 벤치마크와 사용자 경험 지표 통합이 미래 평가체계의 핵심
향후 AI 에이전트 평가체계는 더욱 세분화되고 산업별로 특화된 형태로 발전할 전망이다. 금융, 의료, 법률 등 전문 분야에서는 도메인 지식의 정확성과 규제 준수 여부를 측정하는 특화된 벤치마크가 등장할 것이다. 또한 정량적 지표와 함께 사용자 경험(UX) 관련 지표들이 통합되어, 에이전트의 기술적 성능뿐 아니라 실제 사용자 만족도를 포괄적으로 평가하는 방향으로 진화할 것으로 예상된다.
이러한 평가체계의 발전은 궁극적으로 AI 에이전트 시장의 투명성을 높이고, 기업들의 기술 개발 방향을 명확히 하는 데 기여할 것이다. 특히 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 표준화된 평가 프레임워크 개발 노력이 활발해지면서, 향후 2-3년 내에 산업 표준으로 자리잡을 가능성이 높다.