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평가 기준표는 좋은 일에 대한 하나의 이론입니다

AI 평가자가 에이전트에 점수를 매기기 전에 업무를 아는 사람에게 어떤 결과가 합격이고 어떤 오류가 실격인지 물어야 합니다.

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3개 섹션

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유용한 지도는 일부를 생략합니다

그림은 업무에 필요한 관계를 보존할 때 도움이 됩니다. 왜곡하는 것을 밝히고 다른 업무에 세부사항이 필요하면 보조 화면을 제공하세요.

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A역 → 환승 → B역

A역 → 환승 → B역

거의 완벽한 100단계가 실패하는 이유

단계별 성공률이 99%라도 독립적인 100단계의 전체 성공률은 단순 모델에서 약 36.6%입니다. 긴 에이전트 워크플로의 측정 기준을 살펴봅니다.

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각 승인은 무엇을 보호합니까?

승인은 실제 위험을 막을 수도 있고 기다림만 더할 수도 있습니다. 관문을 늘리거나 줄이기 전에 결정 경로를 그립니다.

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사전 검사 → 활성화

사전 검사 → 활성화

데이터를 복사하기 전에 원본에 질문하세요

질문 하나에는 두 번째 데이터베이스보다 원본의 새 조회가 필요할 수 있습니다. 다음 시스템이 해야 할 일에 맞춰 원격 접근과 동기화를 고르세요.

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단일 진실 공급원 → 범위 제한 쿼리 → 데이터 이용 측

단일 진실 공급원 → 범위 제한 쿼리 → 데이터 이용 측

예외를 아는 사람이 자동화를 설계해야 합니다

워크플로 명세는 일을 어렵게 만드는 사례를 빠뜨리기 쉽습니다. 업무 전문가가 그 사례를 정의하고, 코드는 데이터와 권한 규칙을 강제해야 합니다.

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업무 전문가 → 검토된 규칙 → 실행

업무 전문가 → 검토된 규칙 → 실행

현금 생존 기간은 수입과 은행 잔고의 경주입니다

현금 생존 기간의 계산 예시로 현재의 현금 부족과 생존이 서로 다른 질문인 이유와 성장 가정의 취약함을 보여 줍니다.

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변하는 사실은 고칠 수 있는 곳에 두어야 합니다

상품 카탈로그와 API 계약은 변합니다. 프롬프트에 넣으면 수정할 때마다 프롬프트를 고치고 모든 호출에서 다시 읽어야 합니다.

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모든 사례를 저렴하게 검사하고 필요한 소수만 조사하기

넓은 1차 검사는 비용이 큰 판단을 불확실한 사례에 집중시킵니다. 절약보다 중요한 것은 저렴한 검사가 무엇을 놓치는지입니다.

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먼저 → 필요할 때만

먼저 → 필요할 때만

일을 선택하기 전에 제약을 보이게 하세요

눈에 보이는 한계는 작업 목록을 선택으로 바꿉니다. 새 요청을 우선순위라 부르기 전에 밀려나는 일을 보여 줍니다.

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