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Decisive Machines

개발 중

에이전트 환경

에이전트 환경은 AI 에이전트가 과제를 시도하고, 정해진 도구로 행동하고, 결과를 관찰하고, 점수를 받는 통제된 환경입니다.

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에이전트가 과제를 수행하고 결과를 확인합니다. 매 시도를 평가한 뒤 초기화합니다.

입력부터 활용까지

이렇게 진행합니다.

  1. 과제 설정

    과제와 시작 상태

  2. 행동 실행

    에이전트 행동과 도구

  3. 평가·초기화

    결과와 평가 점수

무엇이 필요한가요?

입력에는 과제, 시작 상태, 허용된 행동, 관찰 가능한 정보가 포함됩니다. 실제 워크플로와 예외 상황으로 중요한 판단을 정하고, 성공 기준과 제약 조건으로 각 시도를 채점할 수 있게 합니다.

환경은 어떻게 작동하나요?

에이전트는 통제된 도구를 사용하고 그에 따른 상태를 확인합니다. 결과와 관련 과정의 신호를 과제 기준과 비교해 점수를 매긴 뒤 환경을 초기화합니다.

어디에 사용하나요?

반복 가능한 시도에 걸쳐 결과와 도구 사용, 상태 변화에 대한 대응을 시험할 수 있습니다. 정적인 예시로는 드러나지 않는 실패 양상을 발견할 수 있습니다. 이 서비스는 현재 개발 중입니다.

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자주 묻는 질문

에이전트 환경은 데이터셋과 어떻게 다른가요?

데이터셋은 고정된 예시를 제시합니다. 환경에서는 에이전트가 행동하고 변화를 관찰하며 계속 진행할 수 있어 일련의 판단과 최종 결과를 함께 다룰 수 있습니다.

에이전트 환경에서는 무엇을 측정할 수 있나요?

과제 완료 여부, 제약 조건 위반, 도구 사용, 중간 판단, 최종 상태 등을 측정할 수 있습니다. 채점 방식은 해당 과제에서 성공을 어떻게 정의하는지에 따라 달라집니다.

에이전트 환경을 지금 이용할 수 있나요?

이 서비스는 현재 개발 중입니다. 프로젝트 상담을 통해 유용한 과제와 평가 기준을 정할 수 있지만, 현재 표준 환경 카탈로그는 제공하지 않습니다.

풀기 어려운 과제가 있나요?

어려운 부분부터 함께.

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