Agentic AI 데모의 진짜 목적은 화려한 결과물이 아닙니다. 문서로는 판단할 수 없는 구조적 요소를 직접 눈으로 확인하는 것입니다. "무엇을 보여주는가"가 아니라 "무엇이 실제로 드러나는가"에 집중해야 합니다.
Agentic AI 데모의 진짜 목적은 화려한 결과물이 아닙니다. 문서로는 판단할 수 없는 구조적 요소를 직접 눈으로 확인하는 것입니다. "무엇을 보여주는가"가 아니라 "무엇이 실제로 드러나는가"에 집중해야 합니다.
첫째, 통제와 관찰이 실제로 가능한가. 실행 단계와 판단 흐름이 로그로 드러나는지, 문제가 발생했을 때 어디서 무엇이 잘못됐는지 추적할 수 있는지 확인해야 합니다.
둘째, 실패 시 시스템이 어떻게 반응하는가. 오류 발생 시 즉시 중단되는지, 재시도·재계획이 어떤 기준으로 이루어지는지를 실제로 보여달라고 요청하세요.
셋째, 사람 개입 지점이 명확한가. 승인·중단·수정이 언제 가능하고, 이것이 즉흥적인 게 아니라 구조적으로 설계되어 있는지 확인해야 합니다.
넷째, 자율성 수준을 조정할 수 있는가. 실행 권한을 단계적으로 확장하거나 축소할 수 있는지, 특정 판단만 자동화하고 나머지는 사람이 결정하는 구조가 가능한지를 봐야 합니다.
다섯째, 비용 구조가 명확한가. LLM 호출 비용뿐 아니라 오류 처리·운영·유지보수 비용이 예측 가능한지를 확인하세요.
성공 시나리오만 보는 것으로는 충분하지 않습니다. 의도적으로 실패 상황을 만들어달라고 요청하세요. 실패 시 시스템이 어떻게 반응하는지가 실제 운영 가능성을 가장 정직하게 보여줍니다.
[Alli's Insight: 블랙박스를 투명하게 시각화]
진짜 데모는 결과값이 아니라 '과정'을 보여줘야 합니다. 구조가 보이지 않는 데모는 믿을 수 없습니다.
알리 웍스(Alli Works)는 에이전트가 어떤 문서를 참고했고, 어떤 도구를 사용했으며, 어떤 논리로 답변했는지 모든 과정을 투명하게 시각화하여 보여드립니다.
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