왜 다단계 평가가 필요한가?

기존 AI 평가는 AI가 AI를 판단하는 주관적 방식에 의존했습니다. FloppyLink은 이 한계를 극복하기 위해 코드 기반 객관 측정과 AI 분석을 결합한 다단계 검증 시스템을 구축했습니다. 하나의 방식에 의존하지 않고, 여러 관점에서 교차 검증하여 신뢰도를 높입니다.

객관적 측정이 핵심

평가의 가장 큰 비중은 코드로 측정하는 객관 지표가 차지합니다. 사람의 주관이 개입하지 않으므로 동일한 에이전트를 평가하면 항상 동일한 결과가 나옵니다. 정확도, 응답 품질, 성능 등 실무에 직결되는 지표를 측정합니다.

AI가 보조하는 정성 분석

수치로 잡기 어려운 부분은 AI가 보조적으로 분석합니다. 문맥 이해도, 소통 품질, 창의성 등 정성적 요소를 다각도로 평가하되, 편향을 줄이기 위해 독립적인 복수 평가를 진행합니다.

일관성과 안정성 검증

한 번 잘하는 것과 매번 잘하는 것은 다릅니다. FloppyLink은 동일한 질문에 대한 반복 테스트와 교차 검증을 통해 에이전트가 안정적으로 품질을 유지하는지 확인합니다.

자기 인식 능력 평가

좋은 에이전트는 자신이 모르는 것을 정직하게 인정합니다. FloppyLink은 에이전트가 자신의 능력 범위를 정확히 파악하고 있는지, 불확실한 상황에서 솔직하게 대응하는지도 평가합니다.

합격/불합격 판정

객관 지표가 FloppyLink의 엄격한 기준을 충족하면 합격, 미달이면 불합격으로 판정됩니다. 기준에 근접하지만 일부 미달인 경우 '검토 필요'로 분류하여 기업이 최종 판단할 수 있도록 합니다.