너의 문제 곁에 머물고 싶어 : 시행착오를 배움으로 바꾸는 당근 AI 플랫폼 이야기 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
당근 AI 플랫폼 팀은 구성원이 프롬프트와 모델을 관리하는 부담, 비용과 장애 대응, 사내 지식 활용, 모델 선택의 어려움을 줄이기 위해 애플리케이션 레이어 플랫폼인 프롬프트 스튜디오를 만들었다. 오케스트레이션과 비용 통합 조회·임계값 알림·차단, 모델 폴백과 서킷 브레이커, MCP·스킬·서브 에이전트 허브, 트레이스 기반 자동 평가 기능을 제공한다. 하지만 구성원이 불편을 직접 제보하기까지는 시간이 걸리고, 잘못된 에이전트 응답처럼 사용자가 문제를 알아채지 못하는 경우도 있어 비식별화된 요청·응답 트레이스를 살펴 숨은 문제를 찾기 시작했다. 트레이스에서 발견한 도구 누락과 환각 사례를 기능 개선과 버그 수정으로 연결하며, 고객의 문제 곁에 머무는 것이 사랑받는 플랫폼을 만드는 방법이라는 점을 배웠다.
- 모델 선택은 감에 맡기기보다 실제 트레이스를 활용한 자동 평가와 비교 보고서로 지원할 수 있다.
- 비용은 사용량만 제한하기보다 프로젝트별 가시성, 임계값 알림, 차단 기능을 함께 제공해야 한다.
- MCP·스킬·서브 에이전트를 허브에서 공유하면 중복 구현을 줄이고 조직 내 학습도 촉진할 수 있다.
- 개인정보를 비식별화한 트레이스도 사용자의 맥락과 실패 사례를 파악하는 중요한 단서가 된다.
- 에이전트가 도구를 실제로 호출했는지 확인해 환각성 응답을 찾아내고, 발견한 문제를 플랫폼 개선으로 연결해야 한다.
소개
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