어라이즈 AI(Arize AI)
AI 옵저버빌리티 및 평가 플랫폼
AI 옵저버빌리티 및 평가 플랫폼
Arize AI는 AI 에이전트가 운영 환경에서 스스로 개선될 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈 AI 엔지니어링 플랫폼 Arize AX를 제공합니다. Arize AX는 트레이스(Trace), 평가(Eval), 학습(Learn)을 하나의 흐름으로 연결해, 운영 중 발생하는 신호를 더 나은 에이전트로 전환하는 지속적 학습 루프를 제공합니다. 이를 통해 팀은 프로덕션 AI 시스템을 모니터링하고 개선하며 안정적으로 확장할 수 있습니다.
Arize AX는 챗봇, RAG 시스템, 코파일럿, 에이전트 등 최신 AI 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. AI 에이전트 및 애플리케이션의 동작 방식을 이해하고, 평가를 통해 품질을 측정하고, 운영 환경을 모니터링하고, 프롬프트, 모델 및 워크플로를 지속적으로 개선할 수 있습니다.
오늘날 AI 엔지니어는 AI 모델과 에이전트가 실제 운영 환경에서 안정적으로 작동하도록 지속적으로 관찰하고 개선해야 합니다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트는 운영 중 발생하는 응답 품질, 사용자 피드백, 트레이스, 성능 지표를 기반으로 반복적인 평가와 개선이 필요합니다.
Arize AX는 운영 환경에서 발생하는 신호를 더 나은 AI 에이전트로 전환하는 지속적 학습 루프를 제공합니다. 에이전트가 실제로 어떻게 동작했는지 트레이스로 관찰하고, 스팬(Span)·트레이스(Trace)·세션(Session) 단위의 평가로 품질이 개선되고 있는지 측정하며, 프로덕션에 배포하기 전에 프롬프트와 하네스를 테스트해 변경이 실제 개선으로 이어지는지 검증합니다. 이를 통해 AI 엔지니어는 문제를 빠르게 파악하고 개선 방향을 확인하며 더 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 운영할 수 있습니다.
Arize AX는 AI 엔지니어가 에이전트의 동작을 관찰하고(Observe), 품질을 평가하며(Evaluate), 개선 결과를 검증하는(Improve) 과정을 하나의 환경에서 지원하는 Agent Experience를 제공합니다. 관찰·평가·개선이 끊기지 않고 이어지는 워크플로우를 통해 에이전트 운영과 개선 과정을 더 체계적으로 관리할 수 있습니다.
Arize AX는 에이전트 실행 과정에서 발생하는 트레이스와 운영 데이터를 기반으로 에이전트가 실제로 무엇을 했는지 확인할 수 있도록 지원합니다. 복잡한 추론 과정, 도구 호출, 응답 생성 흐름을 추적해 지연, 오류, 품질 저하가 발생한 지점을 더 명확하게 파악할 수 있습니다.
Arize AX는 스팬(Span), 트레이스(Trace), 세션(Session) 단위의 평가를 대규모로 실행해 에이전트가 나아지고 있는지 측정합니다. 또한 프로덕션에 배포하기 전에 프롬프트와 하네스를 테스트해 변경 사항이 실제 품질 개선으로 이어지는지 검증함으로써, 에이전트의 성능 저하와 회귀 문제를 지속적으로 관리할 수 있습니다.
Arize AX는 AI 엔지니어링 에이전트 Alyx, GenAI 트레이스 데이터스토어 adb, 그리고 코딩 에이전트 네이티브 워크플로우(Agent Skills)를 통해 에이전트 개선 업무를 지원합니다. Cursor, Claude Code 등 코딩 에이전트와 연동해 디버깅·평가·개선 작업을 더 빠르게 수행할 수 있으며, 대규모 에이전트 실행 데이터를 BigQuery, Databricks, Snowflake 등 기존 데이터 인프라와 연결해 운영 중인 AI 시스템을 안정적으로 확장할 수 있습니다.
AI 앱과 에이전트의 개발을 가속화하고 실제 운영에서 완벽하게 만드는 데 도움이 되는 단일 플랫폼입니다.
고품질 에이전트 및 AI 앱을 구축하기 위한 개발(Development) 도구로 안정적이고 생산에 바로 투입 가능한 AI 애플리케이션과 에이전트를 구동하는 평가(Evaluation)와 AI 에이전트와 애플리케이션을 디버깅, 추적 및 개선하기 위한 옵저버빌리티(Observability)를 제공합니다.
개발 중에 추적, 평가 및 반복을 위한 통합 도구를 사용하여 AI 앱과 에이전트가 프로덕션에 바로 사용할 수 있도록 보장합니다.
생성 기반 애플리케이션을 통해 데이터 흐름을 시각화하고 디버깅하세요. LLM 호출의 병목 현상을 신속하게 파악하고, 에이전트 경로를 이해하며, AI가 예상대로 작동하는지 확인하세요.
실험 실행에 대한 기본 지원을 통해 LLM 프로젝트의 반복 주기를 가속화하세요.
LLM 프롬프트에 대한 변경 사항을 테스트하고 다양한 데이터 세트에 대한 성능에 대한 실시간 피드백을 확인하세요.
LLM 과제 성과에 대한 심층적인 평가를 수행합니다. Arize LLM 평가 프레임워크를 활용하여 빠르고 효율적인 평가 템플릿을 사용하거나, 직접 맞춤형 평가를 제작할 수 있습니다.
지능형 검색 기능을 통해 관심 있는 특정 데이터 포인트를 찾아 저장할 수 있습니다. 필터링, 분류 및 데이터 세트 저장을 통해 심층 분석을 수행하거나 자동화된 워크플로를 시작할 수 있습니다.
AI 입력과 출력 모두에 대한 사전 예방적 보호 장치(safeguards)를 통해 비즈니스 위험을 완화하세요.
할루시네이션(hallucination)이나 PII 유출 등 주요 지표가 감지되면 상시 성능 모니터링과 대시보드가 자동으로 표시됩니다.
LLM 앱의 오류를 식별하고 수정하고, 잘못된 해석을 표시하고, 원하는 결과에 맞춰 응답을 개선하는 방법을 간소화하는 워크플로입니다.
머신 러닝(Machine Learning) 엔지니어링 팀이 프로덕션 환경에서 ML 모델 성능을 모니터링, 디버깅하고 개선하는 데 도움이 되는 통합 플랫폼입니다.
ML 모델 성능에 대한 완벽한 가시성(Complete Visibility)을 제공합니다.
데이터 편 또는 모델 문제를 자동으로 표면화한 다음 문제의 원인을 추적합니다.
문제가 있는 모델 특성과 값을 지적하는 히트맵을 통해 예측 결과 중 성능이 가장 낮은 부분을 즉시 표면화합니다.
모델이 어떤 결과에 도달했는지에 대한 통찰력을 얻으면 시간 경과에 따라 성능을 최적화하고 잠재적인 모델 편향 문제를 완화할 수 있습니다.
자동화된 모델 모니터링과 동적 대시보드를 통해 근본 원인 분석 워크플로를 신속하게 시작할 수 있습니다.
훈련, 검증 및 프로덕션 환경에서 데이터 세트를 비교하여 모델의 예측이나 기능 값에서 예상치 못한 변화를 감지합니다.
AI 기반 워크플로 및 자동화를 통해 ML 데이터를 찾고 분석하고 개선합니다.
AI 기반 유사성 검색은 관심 있는 참조 지점과 유사한 데이터 포인트 클러스터를 찾고 분석하는 기능을 간소화합니다.
NLP, 컴퓨터 비전 및 다변수 표형 모델(muti-variate tabular) 데이터의 임베딩 드리프트를 모니터링합니다.
인간의 피드백, 레이블, 메타데이터 및 메모를 통해 모델 데이터를 보강하는 기본 지원입니다.
실험 실행, A/B 분석, 재라벨링 및 개선 워크플로를 위해 관심 있는 데이터 포인트를 저장합니다.
AI 에이전트는 원하는 결과를 달성하기 위해 LLM 호출을 포함한 여러 처리 단계를 연결하는 소프트웨어 시스템입니다. 단일 프롬프트에 한 번 응답하고 끝나는 일반 챗봇이나, 검색 후 생성이라는 고정된 2단계를 따르는 RAG 앱과 달리, AI 에이전트는 사용할 수 있는 도구가 주어지고 라우터가 입력과 현재 상태를 기반으로 어떤 도구를 어떤 순서로 사용할지 스스로 결정합니다. 한 단계의 결과에 따라 다음 행동이 달라지며, 필요하면 여러 단계를 반복해 목표에 도달합니다. 이러한 자율성이 AI 에이전트의 핵심 특성입니다.
AI 에이전트 옵저버빌리티는 에이전트의 내부 작동을 가시적이고 추적 가능하며 이해할 수 있는 상태로 만드는 것으로, 에이전트를 내부가 들여다보이는 유리 상자(Glass Box)로 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 에이전트가 최종 출력에 도달하기까지 거친 단계, 각 단계에서 사용한 도구의 종류와 순서, 검색된 데이터의 관련성, 추론 경로가 올바른 방향을 유지했는지를 확인할 수 있습니다. 에이전트의 미세한 실패는 눈덩이처럼 커져 사용자 혼란, 레이턴시 증가, 비용 급증으로 이어질 수 있기 때문에, 옵저버빌리티는 실제로 작동하는 에이전트를 만들기 위한 필수 요소입니다.
AI 에이전트 평가는 에이전트를 단순한 데모에서 프로덕션 도구로 전환하기 위해, 최종 출력뿐 아니라 에이전트가 무엇을 알고 어떤 행동을 취하며 어떻게 계획하는지를 구성요소별로 측정하는 과정입니다. LLM은 비결정적이어서 에이전트가 이상한 경로를 거치면서도 정답에 도달할 수 있기 때문에, 라우터가 올바른 스킬을 선택하는지, 각 스킬이 의도한 작업을 수행하는지, 에이전트가 효율적인 경로를 따르는지를 체계적으로 평가해야 합니다. 평가는 정답과 직접 비교하는 코드 기반 방식과, 별도의 LLM이 출력을 판정하는 LLM-as-a-Judge 방식으로 수행됩니다.
Arize AX는 챗봇, RAG 시스템, 코파일럿, AI 에이전트 등 최신 AI 애플리케이션을 위해 설계된 엔터프라이즈 AI 엔지니어링 플랫폼입니다. 팀은 Arize AX로 AI 에이전트와 애플리케이션의 동작 방식을 이해하고, 평가를 통해 품질을 측정하며, 프롬프트·모델·워크플로우를 지속적으로 개선할 수 있습니다.
Arize AX는 OpenAI, Anthropic, Google, Amazon Bedrock, LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI 등 40개 이상의 모델과 프레임워크, AI 도구와 연동됩니다. 또한 Google Cloud, AWS, Azure 등 주요 클라우드 환경에서 사용할 수 있습니다.
Arize AX는 고객의 데이터가 고객의 통제 아래 유지되도록 설계되었습니다. SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS, HIPAA, GDPR 등 주요 보안·컴플라이언스 표준을 충족하며, 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
에이전트 또는 애플리케이션을 Arize AX에 연결하고 첫 트레이스를 전송하면 됩니다. 트레이스는 각 요청 내부에서 일어난 동작을 보여주며, 이를 기반으로 에이전트를 디버깅하고 평가하며 개선할 수 있습니다. 클라우드네트웍스는 Arize AI의 한국 공식 파트너로서 Arize AX의 도입과 구축을 지원하므로, 자세한 사항은 클라우드네트웍스로 문의해 주시기 바랍니다.
