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https://www.philschmid.de/testing-skills
이 자료는 인공지능 에이전트의 기능을 확장하는 **기술(Skills)**을 체계적으로 검증하고 개선하기 위한 실무적인 방법론을 제시합니다. 저자는 단순한 실행 확인을 넘어 성공 기준의 명확한 정의와 자동화된 평가 체계 구축이 신뢰도 높은 에이전트 개발의 핵심임을 강조합니다. 특히 결정론적인 코드 검사와 정성적인 거대언어모델(LLM) 평가를 병합하여 사용하고, 실질적인 결과물뿐만 아니라 비용 효율성까지 측정할 것을 권장합니다. 또한 효과적인 트리거 설정을 위한 기술 설명 작성법과 부정 테스트를 포함한 다양한 모범 사례를 통해 기술의 완성도를 높이는 구체적인 단계를 설명합니다. 마지막으로 모델의 기본 성능이 향상됨에 따라 특정 기술의 은퇴 시점을 판단하는 기준을 제시하며 지속적인 최적화의 중요성을 역설합니다.
에이전트 스킬 정의: 모델을 재학습하거나 미세 조정하지 않고도 에이전트의 기능을 향상시키는 지침, 스크립트 및 리소스 폴더
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