AI 에이전트가 실제 운영에서 실패하는 이유 (그리고 모델 때문이 아닌 이유)

대부분의 실패한 에이전트 실행에 대한 사후 분석은 잘못된 지점에서 시작됩니다. 누군가 기록을 확인하고, 문제가 발생했을 때 모델이 무엇이라고 말했는지 읽고, 모델이 혼란스러워졌다고 결론짓습니다. 때로는 그것이 사실일 수도 있습니다. 하지만 훨씬 더 자주 모델은 세 단계 전에 이미 손상된 상태에 대해 정확하게 추론하고 있었던 것입니다. LangChain의 에이전트 엔지니어링 현황 보고서에 따르면, 실제 운영 환경에서 발생하는 에이전트 문제의 60% 이상이 모델 품질보다는 상태 관리에 기인합니다. 그 수치는 재확인되어...