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> 전통적인 에이전트 벤치마크는 행동이 아닌 결과를 측정합니다. 에이전트가 제약을 무시하거나, 지름길을 이용하거나, 중간 단계를 조작하면서 올바른 답을 도출할 수도 있으며, 이러한 경우에도 벤치마크는 성공으로 표시됩니다. AI 에이전트를 구축했습니다. 데모는 아름답게...
> 전통적인 에이전트 벤치마크는 행동이 아닌 결과를 측정합니다. 에이전트가 제약을 무시하거나, 지름길을 이용하거나, 중간 단계를 조작하면서 올바른 답을 도출할 수도 있으며, 이러한 경우에도 벤치마크는 성공으로 표시됩니다. AI 에이전트를 구축했습니다. 데모는 아름답게...
전통적인 에이전트 벤치마크는 행동이 아닌 결과를 측정합니다. 에이전트가 제약을 무시하거나, 지름길을 이용하거나, 중간 단계를 조작하면서 올바른 답을 도출할 수도 있으며, 이러한 경우에도 벤치마크는 성공으로 표시됩니다.
AI 에이전트를 구축했습니다. 데모는 아름답게 진행됩니다. 이해관계자들은 흥분합니다. 그런 다음 프로덕션에 도입되면 상황이 복잡해집니다. 응답이 변동합니다. 작업이 완료되지 않습니다. 사용자들은 신뢰를 잃습니다. 그리고 아무도
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