AI 에이전트 배포에서 피하기 위해 작동하는 패턴과 함정

이것은 기업에서 에이전트 AI에 관한 다섯 부분 시리즈의 네 번째 기사입니다. 3부에서는 견고한 AI 에이전트 아키텍처의 일곱 기둥을 자세히 설명했습니다. 이제 우리는 그 아키텍처를 효과적으로 사용하는 방법에 전환합니다. 이 기사는 성공적으로 입증 된 실제 배포 패턴뿐만 아니라 AI 에이전트 프로젝트를 방해하는 일반적인 실패 모드를 다루고 있습니다. 3부는 기계를 구축하는 것에 관한 것이었다면, 4부는 도로의 규칙과 위험을 알고 지혜롭게 운전하는 것입니다. 3부에서 우리는 견고한 AI 에이전트 아키텍처의 일곱 기둥을 자세히 설명했습니다. 이제 우리는 그 아키텍처를 효과적으로 사용하는 방법에 전환합니다.이 기사는 성공적으로 입증 된 실제 배포 패턴뿐만 아니라 AI 에이전트 프로젝트를 방해하는 일반적인 실패 모드를 다룹니다. 3부가 기계를 구축하는 것이라면 4부는 지혜롭게 운전하고 도로 규칙과 위험을 알고 있습니다. 이것은 기업에서 에이전트 AI에 관한 다섯 부분 시리즈의 네 번째 기사입니다. 이것은 기업에서 에이전트 AI에 관한 다섯 부분 시리즈의 네 번째 기사입니다. 훌륭한 아키텍처가 있더라도 AI 에이전트의 성공은 궁극적으로 어떻게 배포하고 어디에 적용하는지에 달려 있습니다. 지난 1 년 동안, 나는 실용성이 에이전트 AI를 배포 할 때 위대함을 이긴다는 것을 관찰했습니다. 가장 성공적인 기업 배포는 특정, 높은 가치 문제에 초점을 맞추고 위험을 완화하기위한 몇 가지 핵심 패턴을 따릅니다. 먼저 현장에서 작동하는 몇 가지 입증 된 패턴과 전략을 살펴보자. Proven Deployment Patterns for Agentic AI 조직에 에이전트 인공지능을 도입하는 가장 좋은 방법 중 하나는 보조 역할을 하는 에이전트와 함께 시작하는 것이며, 신뢰와 기술이 성장함에 따라 그 자율성을 점차적으로 확대하는 것이다. 즉시 중요한 과정에서 에이전트를 자유롭게 제어하는 대신에, 성공적인 팀은 종종 인간이 여전히 궤도에 있는 공동 조종사 또는 권장자로 먼저 그것을 배포한다. 응답은 지원 티켓에 응답, 인간 지원 담당자가 검토하고 응답을 보내고, 나중에 완전히 자동으로 특정 티켓을 끝에서 끝으로 해결 할 수 있도록합니다.이 단계적 접근 방식은 AI의 능력에 대한 신뢰를 구축하고 인간 보안 네트가 여전히 존재하는 동안 실패 모드를 표면화합니다. 에이전트가 자신을 증명함으로써 (자신의 제안의 95 %를 올바르게하고 작업 시간을 절약한다고 말하자면), 당신은 점차적으로 자율성을 증가시킬 수 있습니다, 아마도 가장 간단한 20 %의 티켓을 자동으로 닫을 수 있습니다. Start Assistive, Then Automate: 제안 보조 모드에서 시작하는 것은 또한 사용자 채택에 도움이됩니다. 직원들은 블랙박스 오버홀더가 갑자기 일자리를 차지하는 것보다 유용한 보조자로 볼 때 AI를 받아들이는 가능성이 높습니다.사용자 AI로 빠른 승리를 달성한 많은 회사들은 제한적이고 측정 가능한 시나리오 (예를 들어 프로세스의 한 단계를 자동화하거나 좁고 반복적인 작업을 처리하는 에이전트)로 시작했으며 명확한 가치를 입증한 후에만 범위를 확장했습니다. : 초기 배포를 사용하여 소규모로 ROI를 배우고 증명하고, 링크를 정리하고 신뢰를 구축 한 후 에이전트의 자율성을 확장하십시오. 달리기 전에 걷기 배포가 성숙할 때 나타나는 또 다른 패턴은 멀티 에이전트 오케스트레이션입니다. 모든 것을 수행하는 하나의 단일 AI를 구축하려고 노력하는 대신 기업은 협력하여 작고 전문적인 에이전트 팀으로 성공을 찾고 있습니다. 각 에이전트는 특정 도메인 또는 기능에 초점을 맞출 수 있으며 중앙 조정자 또는 워크플로우가 그들을 연결합니다. 예를 들어, HR onboarding 프로세스를 고려하십시오. IT 계정 설정을 처리하는 한 에이전트, 임금 및 HR 양식을 관리하는 다른 에이전트, 훈련 세션을 계획하는 세 번째 에이전트, 그리고 순서를 조정하고 모든 하위 작업을 완료하는 감독 에이전트가있을 수 있습니다. Orchestrate Multiple Specialised Agents: 우리는 큰 보험 회사의 청구 처리 파이프 라인에서이 접근 방식을 사용했습니다. 처음에는 전체 청구 프로세스를 처리하는 단일 AI 에이전트의 위대한 비전이 너무 복잡하고 불편했습니다. 우리는 5 개의 전문 에이전트로 재구성했습니다 : 하나는 청구 문서에서 데이터를 추출하기 위해, 하나는 정책 커버를 분석하기 위해, 하나는 사기를 확인하기 위해, 하나는 지불금을 계산하기 위해, 하나는 고객 커뮤니케이션을 작성하기 위해. 가벼운 오케스트레이터 서비스는 새로운 청구를 수신 한 다음 각 전문 에이전트에게 차례로 작업을 할당했습니다 (메시지 꼬리를 통해), 결국 최종 결정을 위해 출력량을 수집합니다. 결과는 더 쉬운 개발 및 디버깅 (각 에이전트는 상 귀하의 사용 사례가 하나의 에이전트에 대해 너무 복잡하거나 광범위하게 느껴지기 시작하면, 협력에 대한 명확한 프로토콜을 가진 여러 에이전트로 분할하는 것을 고려하십시오. 이것은 커뮤니케이션과 통합에 우위를 추가하므로 3부에서 논의한 오케스트레이션 레이어가 필요할 것입니다. 그러나 표준과 도구가 등장하여, 예를 들어, 우리가 언급 한 에이전트-에 에이전트 (A2A) 프로토콜은 멀티 에이전트 시스템을 더 상호 작용하고 조정하기 쉽게 만드는 것을 목표로하고 있습니다. 멀티 에이전트 아키텍처는 추가적인 배수 비용으로 더 모듈화되고 탄력적인 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 열쇠는 과도한 복잡 디자인 팁 : 우리가 본 미묘하지만 중요한 성공 요소는 사용자가 에이전트에 적응할 것으로 예상하는 대신 기존 작업 흐름과 시스템에 삽입하는 에이전트를 설계하는 것입니다.이것은 종종 에이전트를 이벤트 기반 또는 API 트리거를 장면 뒤에서 사용자 채팅을 통해 시작하는 대신하는 것을 의미합니다.예를 들어, 비즈니스 프로세스가 티켓 시스템 주위에 회전하는 경우 AI 에이전트를 통합하여 해당 시스템에서 자동으로 트리거하십시오 (예를 들어, 새로운 티켓이 들어올 때마다 에이전트는 응답을 작성하거나 심지어 해결하도록 호출됩니다) 에이전트가 에이전트와의 채팅에 문제를 복사 삽입하도록 요구하는 대신 에이전트는 작업 흐름의 자연적인 부분 Embed Agents in Event-Driven Workflows: 이벤트 주도 에이전트는 기본적으로 배경에서 24/7를 실행할 수 있으며, 관련 이벤트 또는 조건이 발생할 때마다 작업을 처리합니다 - 실제로 "당신이 잠을 자고있을 때"이 혜택을 제공합니다. 우리는 에이전트가 특정 트리거를 지속적으로 모니터링 할 수있을 때 큰 이익을 보았습니다. 한 회사는 AI 에이전트를 전자 상거래 플랫폼의 이벤트 버스로 통합하여 높은 가치의 주문이 지연되면 에이전트는 자동으로 그것을 감지하고 이메일을 통해 공급자에게 업데이트를 요청하고 고객에게 사과와 새로운 배달 날짜를 선동적으로 알려줍니다.이 유형의 응답은 각 이벤트에있는 인간에게 불가능합니다 : 에이전트는 실시간으로 문제를 잡아 고객 경험을 향상 또 다른 이점 : 이벤트 기반 디자인은 테스트를 더 쉽게합니다. 에이전트가 어떻게 반응하는지 시뮬레이션하여 에이전트가 누군가에게 인스턴트를 입력하기를 기다리는 것을 피할 수 있습니다 (종종 단순한 사용 또는 잊혀진 기능으로 이어집니다). 핵심은 에이전트를 실제 이벤트 스트림 (고객 행동, 시스템 알림, IoT 센서 읽기 등)에 연결하여 속도와 규모에서 자율적으로 작동 할 수있는 능력을 해제하는 것입니다. 적절하게, 모든 방법으로 하나를 사용하십시오 - 그러나 많은 높은 영향 사용 사례는 시스템 이벤트에 의해 유발 된 배경에서 조용히 작동하는 에이전트에 의해 더 잘 제공됩니다. 이 이러한 구조적 패턴을 제외하고 전략적 배포 팁은 먼저 명확하고 측정 가능한 이익을 가진 사용 사례를 제로하는 것입니다. 특히 초기 단계에서 빠른 승리와 진동을 얻고 싶습니다. 이전과 후의 영향을 청결하게 측정 할 수있는 시나리오를 식별하십시오 : 시간 절약, 오류 감소, 수익 상승, 고객 만족도 향상 - 그리고 파일럿 프로젝트로서의 이익을 두 배로 늘리십시오. 우리가 구동 할 수있을 때 (예를 들어, "우리의 에이전트가 QA 테스트 시간을이 분기에서 30 % 감소시켰다"또는 "첫 번째 호출 해상도는 에이전트를 도입 한 후 60%에서 85 %로 갔다"), 그것은 내부 흥분과 추가 투자를위한 임 Focus on Measurable Value Early: 좋은 소식은 산업 전반에 걸쳐 특정 높은 가치 사용 사례가 에이전트 AI를위한 달콤한 지점으로 팽창하고 있습니다. 일반적인 예는 다음과 같습니다 : IT 서비스 데스크 자동화 (일상적인 지원 티켓을 끝까지 처리), 점진없이 문제를 해결할 수있는 고객 서비스 봇, 자율 데이터 분석 또는 보고서 생성 에이전트, 실시간으로 지출을 조정하는 마케팅 캠페인 최적화, 공급 체인 또는 실시간 신호에 반응하는 가격 에이전트 등. 이러한 공통점은 많은 데이터와 반복적 인 의사 결정 - AI가 진입 할 수있는 성숙 - 그리고 그들의 성공은 객관적으로 추적 될 수 있습니다 (더 빠른 해상도 시간, 더 높은 고객 만족도, 더 높은 전환율 등). Common Failure Modes and How to Mitigate Them 많은 초기 프로토 타입은 데모 모드에서 훌륭하게 보였지만 일단 혼란스러운 현실에 노출되었을 때 생산에 충돌했습니다. 1 부에서 Gartner의 보고서를 기억하십시오 : 최근 몇 년 동안 대다수의 생성 AI 프로젝트는 기대를 충족시키지 못했으며 AI에 더 많은 자율성을 부여하면 실패하는 새로운 방법이 추가됩니다. 나의 경험 (그리고 초기 연구에 의해 반영 된)에는 여러 가지 일반적인 실패 모드가 있습니다. 좋은 소식 : 당신이 그들이 무엇인지 알고 있다면 그들을 방지하기위한 조치를 취할 수 있습니다. 놀랍게도 자주 발생하는 함정은 AI 에이전트 프로젝트에 분명한 문제 정의 또는 성공 기준이 없어지지 않는다. 에이전트가 달성해야 할 비즈니스 결과 (그리고 어떻게 측정해야하는지)에 대해 분명하지 않다면, 당신은 마크를 놓칠 확률이 거의 있습니다.나는 다른 이해 관계자들이 성공에 대한 다른 아이디어를 가지고 있기 때문에 프로젝트가 망가지는 것을 보았습니다 : 한 사람은 에이전트가 비용을 절감하려는 것으로 생각했으며, 다른 사람은 "더 나은 통찰력"을 희망했습니다. 1. Unclear Goals & Misaligned Expectations: 예를 들어, "2분 이내에 레벨 1 지원 티켓의 적어도 50 %를 자동으로 해결"또는 "5일에서 6개월 이내에 2일까지 고객 삽입 시간을 줄이십시오." 모든 이해 관계자가 이러한 목표에 동의하고 그들을 추적 할 수있는 방법이 있는지 확인하십시오. 에이전트 프로젝트를 다른 전략적 이니셔티브와 마찬가지로 처리하십시오 : 비즈니스 케이스와 KPI를 사용하십시오. 개방적인 "그것이 무엇을 할 수 있는지 보자"비즈니스를 피하십시오.그것은 실망과 범위 크리프에 대한 조리법입니다.또한 최종 사용자에게 에이전트가 할 것과 하지 않을 것에 대해 명확하게 전달하여 기대를 관리하십시오.정의된 목표를 설정하면 모두가 일치하고 프로젝트 미화 : AI 버즈와 함께 모든 곳에서 AI 에이전트가 할 수있는 일을 과대 평가하는 경향이 있습니다. 나는 이것을 스스로 탓했습니다. - 한 시점에서 내 시스템에 연결 된 AutoGPT가 똑똑한 새로운 임대와 같은 것을 발견 할 것이라고 가정했습니다. 현실 검사 : 현재 에이전트는 종종 그들이 훈련되거나 구성 된 시나리오 밖에서 부드럽습니다. 내가 경고 한 분석가는 "에이전트 세척"에 대해 경고했습니다. - 판매자는 실제로 자율성이없는 시스템에 "AI 에이전트" 라벨을 부정확하게 발휘하여 경영진이 기적 노동자를 기대하고 그 후에 굴복 할 수있게합니다 (Gartner는 2025 중반에이 "에이전트 세척" 하이퍼를 강조했습니다. 누가 될 수 있겠는가!) 2. Overhype & “Magic Thinking”: 있었던 오늘날의 AI 능력에 대해 무자비하게 현실적으로 생각하십시오. 에이전트가 모든 것을 알고 있지 않다고 가정하십시오 - 그것은 품질 데이터, 도메인 컨텍스트 및 신중한 구성이 잘 작동하도록 필요하며, 심지어는 틈새가있을 것입니다. 진정한 가장자리 사례에서 성능을 검증하기 위해 철저한 파일럿을 실행하십시오. 햇빛나는 날의 시나리오뿐만 아니라. 에이전트가 조정이 필요할 것이라고 관심사들에게 교육하십시오. 단순히 다른 도구가 할 수없는 독특한 가치를 실제로 추가 할 수있는 에이전트를 배포하십시오. 간단히 말해서, 마법이 아닌 복잡한 AI보다 간단한 경우에 규칙 또는 스크립트가 작업을 잘합니다. 미화 : 독립적 인 에이전트는 그들이 제공하는 데이터와 그들이 접근 할 수있는 지식에 매우 의존합니다. 그 데이터가 잘못되거나 편견적이거나 불완전한 경우 에이전트의 결정도 마찬가지입니다. 많은 AI 실패는 나쁜 데이터 품질 또는 가용성으로 이어집니다. 예를 들어, 에이전트의 지식 기반이 오래된 제품 정보를 가지고 있다면 고객에게 잘못된 답변을 줄 수 있습니다. 교육 데이터가 편견이 있다면 에이전트는 의도하지 않게 자신의 행동에서 그 편견을 강화할 수 있습니다. 또한 "기억 중독"의 위험이 있습니다. 악의적이거나 나쁜 데이터가 에이전트의 맥락에 들어가서 원치 않는 방식으로 행동하게됩니다. 이것은 신속한 주입 공격을 통해 발생할 수 3. Data & Memory Issues (Garbage In, Garbage Out): 데이터 준비와 품질 보증에 투자하십시오. 에이전트가 자신의 도메인에 대한 신뢰할 수 있고 최신이며 관련 데이터에 액세스할 수 있는지 확인하십시오. 라이브로 가기 전에, 사용하는 지식베이스 또는 데이터베이스를 청소하십시오: 오래된 레코드를 보관하고 오류를 수정하고 명백한 틈새를 삽입하십시오. 중요한 정보에 대한 검증 단계를 구현하십시오 (예를 들어, 에이전트가 재정적 조언을 제공하는 경우, 신뢰할 수 있는 소스에 대한 키 숫자를 교차 확인하십시오). 또한 입력 필터와 컨텍스트 제한을 넣으십시오: 에이전트가 샌드 박스없이 임의적이고 긴 사용자 입력 또는 제3자 콘텐츠를 소비하지 않도록하십시오. 예를 들어, LLM 기반 응용 프로그램에 대한 취약성 (https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/), 우리가이 위험을 얼마나 심각하게 받아야하는지 강조. 또한 데이터 관리자 또는 지식 관리자가 관련되어있는 것을 고려할 수 있습니다 : 일부 조직은 이제 AI 프로젝트 팀에 데이터 전문가를 포함하여 에이전트의 정보식이 요법이 건강하게 유지됩니다. 오래된 속담은 여전히 유지됩니다 : 쓰레기 내, 쓰레기 밖 - 자율 에이전트를 제외하고는 쓰레기 내를 의미 할 수 있습니다. 그래서, 그 데이터 파이프라인을 신중하게 보호하십시오. 미화 : #1 행동 에이전트 AI를 구축하고 운영하는 데는 많은 팀이 여전히 개발하고 있는 기술이 필요합니다. 귀하의 팀이 프롬프트 엔지니어링을 방해하거나 LLM 출력을 관리하거나 AI를 전통적인 시스템과 통합할 수 없다면, 프로젝트는 하위 에이전트를 멈추거나 생산할 수 있습니다.또한 기술이 작동한다고 해도 조직의 사람들은 그것을 받아들이지 않을 수 있습니다.우리는 AI 에이전트가 배포되었지만 대개 그것을 신뢰하지 않았거나 그것에 의해 위협을 느끼지 않은 직원에 의해 무시되거나 심지어 파괴되는 경우를 보았습니다.프론트 라인 직원들은 "자율성"은 AI가 그들을 대체하는 것을 의미하며 중간 관리자가 통제 또는 감독을 잃는 것에 대해 걱정할 수 4. Talent Gaps & Cultural Resistance: 재능 측면에서, AI 개발 및 MLOps에 대한 기존 개발자 또는 분석가를 훈련하거나 새로운 전문가 (ML 엔지니어, AI 윤리학자 등)를 고용하거나 컨설턴트를 가져 가서 단기적으로 틈을 채울 수 있습니다.또한 처음부터 크로스 기능 팀 (IT, 데이터 과학, 비즈니스 프로세스 소유자, 준수)을 형성하여 에이전트를 설계 할 때 필요한 모든 지식이 방에 있습니다.문화 측면 : 에이전트가 할 일에 대해 일찍 자주 의사 소통하십시오. 예를 들어, "이 에이전트는 더 의미있는 작업에 집중할 수 있도록 지루한 데이터 입력을 처리 할 것입니다"는 작업 손실에 대한 두려움을 완화하기 위해 먼 길을 가고 있습니다. 에이전트의 설계 및 테스트에 최종 사용자를 참여하십시오 - 그들이 피드백을 제공하고 기능을 제안하고 소유의 감각을 갖도록하십시오. 부서에서 일부 "AI 챔피언"을 식별하십시오 - 기술에 대해 흥분하고 동료에게 긍정적으로 영향을 줄 수있는 존경받는 직원. 그것이 어떻게 도움이되는지 보여줍니다. 구입하지 않으면 최고의 AI 에이전트조차도 부족하게 사용되거나 의도적으로 피할 수 있습니다. 그래서 훈련과 신화 부스팅에 투자하십시오. 우리가 사용 한 기술 중 하나 : 우리는 미화 : 왜 전통적인 소프트웨어와는 달리, AI 에이전트 (특히 LLM에 의해 구동)는 변형적이고 때로는 이상한 출력을 생산할 수 있습니다. 어느 날 에이전트는 완벽한 대답을 줄 수 있습니다; 다음 날, 약간 다른 조건에서, 그것은 어리석음 또는 눈에 띄는 오류를 생성합니다. 이 비 결정주의는 일관성과 신뢰성을 기대하는 비즈니스 사용자에게 어렵습니다. 에이전트의 행동이 비정상적이거나 심지어 몇 가지 높은 프로필 goofs를 가지고 있다면, 사용자는 신속하게 신뢰를 잃을 것입니다 (아마도 옳습니다). 나는 헬프 데스크 에이전트와 함께 이것을 경험했습니다 : 테스트에서 그것은 ~90 %의 정확성을 가지고 있지만 생산에서 때때로 매우 잘 5. Unpredictable Outputs & “AI Slop”: 첫째, 에이전트는 일부 변동성이 정상이라는 이해 관계자에 대한 기대를 세우는 데 의존합니다 - AI는 매번 물건을 다르게 표현하거나 약간 다른 접근 방식을 취할 수 있습니다. 그러나 실제로 나쁜 출력을 예측하기 전에 컨트롤을 설정합니다. 예를 들어, 검증 규칙 (예를 들어, 에이전트의 응답이나 행동이 예상된 규범에서 너무 많이 달라지면, 깃발을 붙이거나 승인을 요구한다면), 인간 검토 뒤에 높은 위험 행동을 취할 수 있습니다. 예를 들어, 당신은 LLM의 "온도" 설정을 덜 창의적이고 더 일관되게 만들 수 있습니다. 본질적으로, 당신은 에이전트의 접근기를 중요한 작업에 대한 결정적인 행동으로 옮기고 싶습니다. 또 다른 미화 : 덜 매력적이지만 매우 현실적인 실패 모드는 엔지니어링 작업을 과소 평가하여 엔지니어링 에이전트를 엔터프라이즈 환경에 통합하고 확장하는 것입니다. 나는 팀이 AI 에이전트의 논리를 완성하는 데 몇 달을 보았으며, 가장 어려운 부분은 실제로 작업을 수행하는 데 필요한 수십 개의 전통 시스템에 연결하는 것이 었습니다. API가 부족하고 데이터가 실로에 갇혀 있으며 엄격한 보안 제약 - 이러한 통합 도전은 게임에서 늦게 프로젝트를 멈추거나 심지어 죽일 수 있습니다. 또한 비용을 고려하십시오. AI 에이전트 - 특히 대형 클라우드 호스팅 모델을 사용하는 사람들은 자원 굶주림을 겪을 수 있습니다. 최적화되지 않으면 24/7 생산 6. Integration Headaches & Runaway Costs: 에이전트는 아키텍처 및 통합을 단계별로 절약하고, 비용을 첫날부터 생각하십시오. 게이트에서 모든 시스템과 에이전트를 통합하려고하지 마십시오. 대신, 가치 증명하기 위해 핵심 시스템 중 하나 또는 두 개에 연결하여 점차적으로 확장 할 수 있습니다. 당신은 또한 중간웨어 또는 RPA를 사용하여 APIs가없는 시스템을 중단 할 수 있습니다. 비용 전면에서 에이전트가 리소스 사용 (API 호출, 토큰, LLM, CPU / 메모리 사용 등)을 사용하면 연결합니다. 예를 들어 에이전트가 갑자기 1000 개의 외부 API 호출을 1 시간 내에 수행하면 보통 100 가지가 잘못되며 비용 전면에서 에이전트가 경고하거나 모니터링해야합니다 무언가를하고 규모에서 그것을하는 것이 경제적인지 확인하는 것을 잊어 버리십시오. 미화 : 할 수 일부 실패는 첫날에 일어나지 않지만 시간이 지남에 따라 점차적으로 운영 감독 부족으로 인해 발생합니다. 그것은 걱정스럽게 흔합니다 : 팀은 훌륭한 파일럿 에이전트를 배치하고 성공을 선언 한 다음 지속적인 모니터링 또는 개선 프로세스없이 자동 파일럿에 남아 있습니다. 몇 달 후, 성능 드라이브 또는 환경에서 뭔가가 변화하고, 언젠가는 사건이 발생합니다. 아마도 에이전트는 몇 주 동안 끔찍한 실수를했지만 고객이 불평 할 때까지 아무도 알지 못했습니다. 이것은 기본적으로 인공지능 운영의 실패입니다. 정적 인 소프트웨어와 달리 AI 시스템은 유지되지 않으면 악화 될 수 있습니다 : 모델이 멈추고, 데이터 드라이브, 사용자 행동 변화. 7. Lack of Monitoring & Feedback (Set and Forget Syndrome): 움직임에서 강력한 모니터링 및 피드백 체제를 구현하십시오 (다시, 기둥 6 및 7). 에이전트의 성공을위한 키 성능 지표 (KPI)를 정의하십시오 - 정확도, 작업 완료율, 평균 처리 시간, 사용자 만족도 점수, 그리고 아마도 수많은 인간 오버라이드 또는 상승을 추적하십시오. 지속적으로 추적하십시오. 변형에 대한 알림을 설정하십시오 (오류의 상승, 사용의 감소, 이전에 언급 한 것처럼 행동의 특이한 패턴). 에이전트가 데이터에서 배우는 경우 정기적 인 모델 업데이트 또는 미리 조정을 예약하십시오, 특히 데이터가 계절이 있거나 비즈니스 프로세스가 진화하는 경우. 일부 조직은 "AI 성능 검토" 이러한 유형의 모니터링을 무시하는 사람들보다 AI에서 높은 비즈니스 가치를 달성하기 위해 (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-04-gartner-survey-finds-regular-ai-system-assessments-triple-the-probelihood-of-high-genai-value). 교훈 : 배포를 마무리 라인으로 취급하지 말고 지속적인 개선 단계의 시작으로 취급하십시오. AI 에이전트는 새로운 팀 구성원과 같습니다. 미화 : three times more likely 우리는 무엇에 대해 많은 땅을 덮었습니다. 그 함정을 피하기위한 전략과 함께 할 수 있습니다.그것은 두려운 것처럼 보일 수 있지만, 이러한 완화는 당신이 당신의 프로젝트 계획에 그들을 구축 한 후 두 번째 자연이됩니다.실습에서,이 일곱 영역 (명확한 목표, 현실적인 기대, 데이터 준비, 팀 훈련, 출력 검증, 통합 계획 및 지속적인 모니터링)을 다루는 것은 당신의 에이전트 프로젝트가 성공할 확률을 극적으로 증가 - 또는 적어도 당신이 문제를 일찍 잡고 적응할 것입니다. 아니 퍼즐의 마지막 조각은 성공을 올바르게 측정하고 실제 피드백을 기반으로 반복하는 것을 보장하는 것입니다.이 시리즈의 다음 (그리고 마지막) 부분에서 우리는 장기적으로 AI 에이전트를 작동시키는 방법을 살펴 봅니다.그것은 영향을위한 의미있는 지표를 정의하고 올바른 도구와 플랫폼 (판매자 풍경)을 선택하고 조직의 역할과 AI와 함께 일할 수있는 기술을 개발하고 규정과 같은 미래의 변화를 위해 노력합니다.