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Eval 최신 뉴스와 핵심 해설

Eval 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.

AI Engineer2026. 7. 25.

AI 에이전트 평가의 미래: LLM 심판을 넘어 에이전트로 에이전트를 평가하는 전략

아리즈 공동창업자가 매달 1억 건 평가 경험을 바탕으로, 고정된 LLM 심판을 넘어 에이전트로 에이전트를 평가하는 '에이전트 심판'이 왜 AI 평가의 다음 단계인지 자사 에이전트 사례를 들어 설명한다.

DeepLearningAI2026. 7. 24.

AI 개발 컨퍼런스 발표에서 코딩 에이전트 개발자가 벤치마크 점수 맹신과 감(vibe) 의존을 모두 비판했다. 남의 평가를 해석하는 법, 평가로 에이전트를 개선하는 법, 직접 평가를 만드는 법까지 3단계로 정리했다.

Peter Yang2026. 7. 12.

AI 제품 평가 전문가 하멜 후사인이 부동산 AI 비서 사례로 설명하는 eval 방법론. 트레이스 100개를 직접 읽어 문제를 분류하고, LLM 심판을 사람 라벨과 참긍정률로 대조해 검증하는 실전 절차를 정리했다.

Aishwarya Srinivasan2026. 7. 10.

에이전트를 만드는 것보다 실제로 작동하는지 아는 게 어렵다. 벤치마크와 평가의 차이, 핵심 지표, 골든 데이터셋과 채점 4가지 방법, CI/CD식 평가 루프까지 정리했다.

Peter Yang2026. 7. 9.

LLM은 환각을 일으킨다. 그래서 AI 제품을 만드는 PM에게 평가(eval)가 필수 역량이 됐다. 고객지원 챗봇을 예로 골든 데이터셋과 LLM-as-judge까지 평가 절차를 짚어본다.

Interview Kickstart US2026. 7. 9.

매달 쏟아지는 AI 모델과 프레임워크를 다 따라 읽을 수는 없지만 평가할 수는 있다. 평가(Eval)의 정의와 위치, 시점, 이유를 다섯 가지 관점으로 정리한다.