AI 에이전트용 관측성 도구 개발, 초기 사용자 10명 무료 제공

에이전트 관측성은 첫 번째 이상한 프로덕션 사고를 겪고 나서야 진가를 알게 되는 것 중 하나죠. '로그는 무슨 일이 일어났는지는 알려주지만 왜 일어났는지는 안 알려준다'는 말이 정확히 그 고충을 짚었네요. 전체 의사결정 맥락(입력, 검색된 문서, 도구 호출, 중간 추론 등)을 캡처하는 게 디버깅과 추측을 가르는 차이입니다. 혹시 LangGraph/LangChain을 네이티브로 지원하나요, 아니면 OpenTelemetry 스타일의 래퍼인가요? 참고로 저는 실용적인 에이전트 평가에 대해 글을 쓰고 있습니다.

좋네요, 방금 Agentix Labs 확인했는데 블로그 글들 정독해 볼게요. Kintic도 한번 살펴보고 의견 주시면 좋겠네요. 원하시면 무료 액세스 드릴게요.

이런 목적의 코드를 짜는 게 퀵스타트 문서 읽는 것보다 시간 덜 걸릴 것 같은데요. 솔직히 별로 어렵지 않잖아요. 다른 도구들과 차별화되는 특별한 점이 뭔가요?

캡처 계층은 설계상 3줄로 간단하게 만들었습니다. 핵심 가치는 그 위에 올라가는 기능들입니다. 자동 드리프트 감지, 최근 50번의 결정을 분석해 무엇이 잘못됐는지 평문으로 설명해 주는 Autopsy, 멀티 에이전트 시스템 전반의 위임 체인 분석 같은 것들이죠. 대부분의 팀은 이런 기능을 직접 구현할 시간이 없으니까요.

정확합니다. 바로 그 두 번째 계층을 파악하는 데 적절한 도구 없이는 몇 시간씩 걸리죠. Kintic을 써보시고 그 문제가 해결되는지 확인해 보셨으면 좋겠네요. 관심 있으시면 무료 액세스 드릴게요.