A. 에이전트 출력을 개별적으로 모니터링하여 로컬 정확성을 확인하고 특정 워크플로 단계의 결과를 검토합니다.

B. 에이전트 전반에 걸쳐 분산 상태 추적을 배포하고, 전환 타이밍을 분석하고, 통신 오버헤드를 연구하고, 동기화 정확도를 검증합니다.

C. 설계 검토 중에 동기화 방법을 평가하고 시뮬레이션을 사용하여 대표적인 워크플로 시나리오 전반에 걸친 조정을 평가합니다.

D. 워크플로 처리량 및 작업 완료율을 추적하여 성능 추세를 측정하고 워크플로 결과를 강조 표시합니다.

A. 개인정보 보호 규칙을 명확히 하기 위해 프롬프트 예시를 더 추가합니다.

B. 욕설 및 개인정보 탐지기로 모든 출력을 마스킹합니다.

C. 다양한 해석을 위한 모델 온도 상승

D. 감사 추적 메타데이터를 포함한 전체 세션 로깅 활성화

A. 각 하위 작업 완료 후 구조화된 사용자 평가를 수집합니다.

B. 모든 결정에 대한 주의 패턴의 시각적 요약을 생성합니다.

C. 각 에이전트 워크플로 전반에 걸쳐 단계별 추론 로그를 기록합니다.

D. 작업 지침의 전체 순서를 보관하고 이해 관계자와 공유하십시오.

A. LLM에 정보를 제시하기 전에 다른 청크와 일관성이 없다고 판단되는 청크를 필터링합니다.

B. LLM을 사용하여 각 청크 내에서 가장 중요한 문장을 자동으로 식별하고 결합합니다.

C. 각 구문에서 가장 관련성이 높은 문장을 수동으로 선택하여 LLM 프롬프트에 삽입합니다.

D. 검색된 모든 텍스트 조각을 하나의 블록으로 연결하여 응답을 생성합니다.

A. 분산 시스템에서 연쇄 장애를 방지하기 위해 지수 백오프 패턴, 재시도 횟수 제한 및 회로 차단기 통합에 대한 재시도 로직을 분석합니다.

B. 다양한 시나리오에서 복구 시도를 표준화하고 오류 처리의 일관성을 강조하는 재시도 메커니즘을 구현합니다.

C. 동적 튜닝의 문제점을 피하고 다양한 오류 조건에서 재시도 타이밍을 일관되게 유지하기 위해 고정된 재시도 간격을 사용합니다.

D. 정상적인 네트워크 환경에서 테스트를 수행하여 기준 동작을 설정하고, 서비스 저하 시나리오에서의 실제 운영 성능과 결과를 비교합니다.

E. 다양한 오류 유형(타임아웃, 속도 제한, 잘못된 응답)을 사용하여 오류 주입 테스트를 수행하고 복구 패턴 및 대체 동작을 모니터링합니다.