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Databricks Blog2026년 9월 9일
평가 우선 AI 에이전트: Zepto가 Databricks와 MLflow로 고객 지원을 확장하는 방법
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요약
Zepto는 트레이스, 골든 데이터셋, LLM-as-judge 검사를 핵심 인프라로 삼는 평가 우선 접근 방식을 사용해 Databricks와 MLflow 위에 고객 지원 에이전트를 구축하고, 엄격한 품질 게이트를 갖춘 이중 루프 아키텍처로 개발과 프로덕션을 연결했다. 그 결과 지원 비용을 65% 절감하고 한 달 이내에 투자 비용을 회수했으며, 다른 AI 빌더들에게 신뢰성, 비용, 리스크를 프로덕션급 에이전트에 엔지니어링하기 위한 재사용 가능한 청사진을 제공한다.
* Zepto가 트레이스, 골든 데이터셋, LLM-as-judge 평가를 LLM 시스템의 핵심 인프라로 활용해 Databricks와 MLflow 위에서 평가 우선 AI 에이전트를 구축하는 방법. * 개발과 프로덕션을 엄격한 품질 게이트로 연결하는 이중 루프 아키텍처가 대규모 에이전트의 신뢰성을 엔지니어링하고, 비용을 통제하며, 리스크를 관리하기 위한 구체적인 패턴을 제공하는 방법. * 이 프레임워크가 지원 비용을 65% 절감하고 한 달 미만의 투자 회수 기간을 달성해, AI 빌더들에게 임팩트가 큰 프로덕션급 에이전트 설계를 위한 재사용 가능한 청사진을 제공하는 방법.