등록 후 테스트와 모니터링

Gemini Enterprise에 등록한 에이전트를 검증하고, Trace/로그/품질을 지속 관리하는 방법

에이전트 등록이 끝났다고 운영이 시작된 것은 아닙니다. 테스트, 모니터링, 평가, 회귀 방지까지 묶어서 운영 단계에 진입해야 합니다.

1. 등록 직후 스모크 테스트

케이스	기대 결과
일반 질의	정상 응답 + 출처 표시
권한 없는 자료 질의	응답에 포함되지 않음
도구가 외부 API를 호출하는 질의	OAuth 동의 화면 → 정상 결과
의도적으로 모호한 질의	명료화 질문(follow-up)
정책 위반 입력	안전장치(거부/경고) 동작

샘플 시나리오를 체크리스트 문서로 만들어 등록자/리뷰어가 함께 확인합니다.

2. Trace로 호출 흐름 확인

Agent Engine은 호출별로 Trace를 자동 수집합니다.

확인 위치

Vertex AI 콘솔 → Agent Engine → 대상 Reasoning Engine → Traces

Trace에서 보는 항목

항목	의미
모델 호출 횟수	비용/지연의 주요 원인
Tool 호출 시퀀스	잘못된 Tool 선택, 무한 루프 감지
토큰 사용량	컨텍스트 길이 초과 여부
오류 스택	도구 자체의 실패

자주 발견되는 문제

Tool 선택 실수: 비슷한 이름의 Tool이 여러 개 → 설명(description) 문구 정리
컨텍스트 폭발: 검색 결과를 그대로 프롬프트에 주입 → 요약/가지치기
Authorization 오류: 사용자가 동의하지 않은 Scope 호출 → 등록 시 Scope 일치 확인

3. 세션과 메모리 점검

Session

사용자 단위 대화 컨텍스트가 보존됩니다.
너무 긴 세션은 응답 품질을 떨어뜨릴 수 있어 세션 만료 정책을 검토합니다.

Memory Bank

사용자 선호·장기 정보를 저장하는 영역(에이전트가 활용 시)
민감 정보가 메모리에 쌓이지 않도록 TTL/Allowlist 정책을 설정합니다.

4. 품질 평가 루프

[Evalset 작성] → [에이전트 추론 실행] → [LLM-as-judge 평가]
       ↑                                       ↓
       └────────── 회귀 발견 시 데이터셋 보강 ──┘

평가 지표 예시

지표	설명
Response Quality	답변의 정확성·유용성
Tool Trajectory	적절한 Tool을 적절한 순서로 호출했는가
Hallucination	출처 없는 사실 진술 비율
Safety	정책 위반 응답 비율

평가 도구

Vertex AI Evaluation (Gen AI Evaluation Service)
ADK 자체 evalset (agents-cli eval)
자체 LLM-as-judge 스크립트

5. 운영 모니터링 지표

카테고리	지표	임계치 예시
사용량	DAU, MAU, 세션 수	주간 추이
비용	모델 토큰, 검색 쿼리 수	월 예산 80% 알람
지연	p50 / p95 응답 시간	p95 < 6s
품질	부정 피드백 비율	< 5%
오류	Tool 실패율	< 1%
보안	정책 위반 요청 차단 수	일일 리포트

대시보드 구성 예시

Cloud Logging 기반 BigQuery sink → Looker Studio
Cloud Trace → 지연 분석
Vertex AI Evaluation 결과 → 품질 추이

6. 점진적 롤아웃 전략

단계	대상	기간(예시)
1. 내부 알파	개발팀 5~10명	1주
2. 부서 베타	1~2개 부서	2~4주
3. 전사 GA	라이선스 보유 전체	이후 상시

단계 전환 기준

부정 피드백 비율 < 5%
p95 지연 < 임계치
보안/감사팀 사인오프
관리자용 운영 런북 작성 완료

7. 사고 대응 체크리스트

Authorization 무력화(임시 비활성화) 절차 보유
잘못된 응답 발견 시 사용자 신고 채널 → JIRA 트래킹
모델/프롬프트 롤백 전략 수립
데이터 스토어 색인 일시중단 방법 문서화
사고 발생 시 사용자 공지 템플릿 보유

Gemini Enterprise Workbook