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Practice: 터미널 채팅으로 Agent 통합 테스트
RAG + Agent 파이프라인 통합
Practice: 터미널 채팅으로 Agent 통합 테스트
통합 프로젝트 > RAG + Agent 파이프라인 통합
학습 목표
- 구현한 Agent를 터미널에서 테스트할 수 있다
- 도구 호출 흐름을 로그로 확인할 수 있다
- 대화 이력이 유지되는지 검증할 수 있다
터미널 채팅 테스트
테스트 시나리오
- RAG 단독: "프레스 작업 안전 수칙 알려줘"
- KG 단독: "CNC-001과 연결된 부품 목록"
- RAG + KG: "CNC-001 알람 E-042 대응법은?"
- 계산: "가동률 85%, 성능률 95%, 품질률 92%일 때 OEE는?"
- 값이 빠진 계산: "가동률 85%, 품질률 92%일 때 OEE는?" -> 성능률이 없으면 계산되지 않는다는 답이 나와야 한다
- 대화 연속: 3번 뒤에 "그 설비의 센서는?" 을 이어서 물어 맥락 유지 확인
- 일반 질문: "안녕하세요" (도구 미사용 확인)
OEE 는 세 값이 다 있어야 계산된다
OEE = 가동률 x 성능률 x 품질률 이다. 두 값만 주고 나머지를 코드가 조용히 채워 넣으면 답은 그럴듯하게 나오지만 근거가 없다. 제조 재직자 과정에서 OEE 세 요소를 흐리는 것은 도메인 신뢰를 깎는 일이므로, 빠진 값은 되물어야 한다. 5번 시나리오가 그것을 확인하는 자리다.
부른 척하지 않는다
[도구 호출] calculate(...) 라고 인쇄해 놓고 실제로는 부르지 않는 코드를 조심하라.
도구가 망가져도 화면은 정상으로 보이고, 그 상태로 "통합 테스트를 마쳤다"고 말하게 된다.
이 스크립트에서 인쇄하는 도구 이름은 전부 실제로 부른 뒤에 찍는 것이다.
두 모드의 차이를 분명히 한다
API 키가 없으면 규칙 기반 대조군으로 돈다. 이것은 에이전트가 아니다. 키워드로 분기할 뿐 도구 선택을 스스로 하지 않는다. 흐름과 출력 형태만 보는 용도이고, "에이전트가 도구를 고른다"는 이 주차의 주장은 API 키를 넣어야 확인된다. 두 모드를 번갈아 돌려 보면 무엇이 LLM 의 판단이고 무엇이 우리가 짠 분기인지 갈라진다.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • Mock 서비스로 DB 없이도 흐름을 테스트할 수 있다 (다만 도구 선택은 실제 LLM이 있어야 확인된다)
- • 실제 Agent 사용 시 OPENAI_API_KEY 환경변수 필요
- • 인쇄하는 도구 이름은 반드시 실제로 부른 뒤에 찍는다
- • OEE는 가동률·성능률·품질률 셋이 다 있어야 계산된다 — 없으면 되묻는다
- • history를 agent.run에 넘겨야 앞 턴을 가리키는 뒷말이 풀린다
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
Agent 터미널 테스트 시나리오 설계AI 학습 팁
AI에게 터미널 채팅 테스트에서 사용할 경계 상황 질문과 기대 도구 호출 흐름을 미리 설계하게 해 통합 검증 효율을 높이세요.
제조 설비 AI Agent를 터미널에서 통합 테스트할 때 사용할 10개 테스트 시나리오를 작성해줘. 각 시나리오에 입력 질문, 예상 도구 호출 순서(RAG/KG/둘 다), 기대 출력 형식, 실패 시 확인할 로그 키워드를 포함해줘.
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