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# 에이전트 테스트

에이전트 테스트를 통해 배포 전에 대화 응답, 도구 사용, 전체 멀티턴 결과를 검증할 수 있습니다. 처음부터 테스트를 만들거나 기존 대화에서 생성한 후 대시보드, CLI 또는 API에서 실행하세요.

## 동영상 안내

## 개요

프레임워크는 서로 보완하는 세 가지 테스트 유형을 제공합니다.

* **시뮬레이션 테스트** — 시뮬레이션된 사용자와의 엔드투엔드 멀티턴 대화를 실행합니다.
* **다음 응답(시나리오) 테스트** — 에이전트의 다음 응답이 성공 기준을 충족하는지 검증합니다.
* **도구 호출 테스트** — 에이전트가 올바른 매개변수로 적절한 도구를 호출하는지 확인합니다.

### 테스트 유형별 사용 시점

| 테스트 유형          | 필요한 경우                                     |
| --------------- | ------------------------------------------ |
| **시뮬레이션**       | 전체 대화가 정의된 결과에 도달하는지 확인할 때                 |
| **다음 응답(시나리오)** | 에이전트의 다음 메시지가 품질, 어조 또는 정책 기준을 충족하는지 확인할 때 |
| **도구 호출**       | 에이전트가 예상 매개변수로 특정 도구를 호출하는지 확인할 때          |

## 대화에서 테스트 만들기

에이전트의 성능이 기대에 못 미친 상호작용을 발견하면 실제 대화를 테스트 사례로 변환하세요.

![대화에서 테스트 만들기](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/7b0762965b7edb46ed6b693c126c00e9aa3e7c98dae7aa89a981b5465b949750/assets/images/conversational-ai/agent-test-from-conv.gif)

1. 통화 기록에서 대화를 엽니다.
2. **이 대화에서 테스트 만들기**를 클릭합니다.
3. 미리 채워진 컨텍스트를 검토한 후 예상 동작을 정의합니다.
4. 나중에 유사한 실패를 포착할 수 있도록 테스트를 스위트에 추가합니다.

## 시뮬레이션 테스트

시뮬레이션 테스트는 시뮬레이션된 AI 사용자와의 전체 멀티턴 대화에서 에이전트를 평가합니다. 다음 응답 테스트와 달리, 이 유형은 전체 상호작용이 정의한 결과에 도달하는지 확인합니다.

### 시뮬레이션 테스트 만들기

![시뮬레이션 테스트 생성 UI](/docs/_fern-img/ec2b27db7da62af2d82be756b2f830f0d0257a304d7c5ccb674c0a02ee8854ae.webp)

#### 시나리오 정의

사용자의 컨텍스트, 의도, 행동을 자연어로 설명합니다. 시뮬레이터는 이
시나리오를 사용해 대화를 진행합니다.

**시나리오 예시:**

> "영어가 유창하지 않은 관광객이 식당에서 주문하려고 합니다."

#### 성공 조건 설정

통과로 간주할 결과를 정의합니다. 이 프롬프트는 전체 대화가
성공했는지 평가하는 데 사용됩니다.

**성공 조건 예시:**

> "에이전트가 주문 세부 정보를 확인하고, 확인 질문을 처리하며, 오해 없이 주문을 완료했습니다."

#### 최대 턴 수 설정

중지되기 전 시뮬레이션이 실행될 수 있는 시간을 선택합니다. 집중적인 확인에는 낮은 값을,
복잡한 워크플로에는 높은 값을 사용하세요.

* 최소: `1`
* 최대: `50`
* 기본값: `5`

#### 실행 및 결과 검토

테스트를 실행하고 생성된 대화 기록을 확인합니다. 성공 조건에 따른 통과/실패 결과를
검토한 다음 프롬프트, 도구 또는 에이전트 구성을 반복 개선합니다.

### 선택적 구성

테스트 구성 패널에서 시뮬레이션 동작을 세부 조정할 수 있습니다.

* **환경**: 에이전트에 여러 환경이 구성된 경우 테스트할 환경을 선택합니다. 사용할 수 있는 환경이 하나뿐이면 이 선택기는 숨겨집니다.
* **채팅 기록**: 빈 상태가 아닌 부분 대화에서 시작합니다. 진행 중인 대화와 복구 동작을 테스트할 때 유용합니다.
* **동적 변수**: 기본 에이전트 구성을 변경하지 않고 에이전트 변수에 테스트별 값(예: 사용자 이름 또는 주문 ID)을 삽입합니다.

### 도구 모킹

시뮬레이션 테스트는 도구 모킹을 지원하므로 실행 중에 실제 시스템을 호출하는 대신 제어된 응답을 에이전트에 제공할 수 있습니다.

#### 모킹 전략

* **모킹 안 함**: 어떤 도구도 모킹하지 않습니다.
* **모든 도구 모킹**: 모킹 가능한 모든 도구가 모킹 응답을 반환합니다.
* **선택한 도구 모킹**: 명시적으로 선택한 도구만 모킹합니다.

시스템 도구와 워크플로 도구는 절대 모킹되지 않습니다.

#### 폴백 동작

모킹된 도구가 호출되었지만 일치하는 모킹 응답을 찾을 수 없는 경우, 다음 동작 중 하나를 선택하세요.

* **실제 도구 호출**: 실제 도구 호출을 실행합니다.
* **오류로 종료**: 실제 도구를 호출하는 대신 도구에서 오류 응답을 반환합니다.

폴백 설정은 하나 이상의 도구가 모킹된 경우에만 표시됩니다.

## 다음 응답(시나리오) 테스트

다음 응답(시나리오) 테스트는 전체 멀티턴 결과가 아니라 에이전트의 다음 메시지만 평가합니다. 평가할 응답으로 이어지는 대화 기록을 제공한 후, 해당 응답을 성공 기준에 따라 채점합니다.

전체 멀티턴 결과에는 [시뮬레이션 테스트](#simulation-testing)를 사용하세요.

### 다음 응답 테스트 만들기

![다음 응답(시나리오) 테스트 인터페이스](/docs/_fern-img/62de63965584fd1b2368edfb204bd90495d03ba87fe137889a5f396859dc4dbc.webp)

#### 채팅 기록 정의

평가하려는 응답으로 이어지는 대화 기록을 제공합니다. 이는
단일 사용자 메시지 또는 여러 턴의 컨텍스트일 수 있습니다.

**채팅 기록 예시:**

```
User: "I'd like to cancel my subscription. I've been charged twice this month and I'm frustrated."
```

#### 성공 기준 설정

에이전트의 응답이 달성해야 할 내용을 일반 언어로 설명합니다. 예상되는
동작, 어조, 작업을 구체적으로 작성하세요.

**성공 기준 예시:**

* 에이전트는 공감을 담아 고객의 불만을 인정해야 합니다.
* 에이전트는 중복 청구를 조사하겠다고 제안해야 합니다.
* 에이전트는 취소 또는 해결을 위한 명확한 다음 단계를 제공해야 합니다.
* 에이전트는 전문적이고 도움이 되는 어조를 유지해야 합니다.

#### 예시 제공

평가자가 기준의 미묘한 차이를 이해할 수 있도록 성공 및 실패 예시를 모두
제공합니다.

**성공 예시:**

> "중복 청구가 얼마나 불편한지 이해합니다. 바로 확인해 드리겠습니다. 이번 달에 실제로 두 번 청구된 것을 확인했습니다. 중복 청구 건은 즉시 환불 처리하겠습니다. 이 문제가 해결된 후에도 취소를 진행하시겠어요, 아니면 계속 이용하시겠어요?"

**실패 예시:**

> "환불 문제는 청구 부서에 문의하셔야 합니다. 구독은 취소됩니다."

#### 테스트 실행

테스트를 실행합니다. LLM 평가자가 에이전트의 다음 응답을 성공
기준 및 예시와 비교하여 통과/실패 상태를 결정합니다.

## 도구 호출 테스트

도구 호출 테스트는 특정 상황에서 에이전트가 도구를 올바르게 사용하고 적절한 매개변수를 전달하는지 검증합니다. 이는 통화 전달, 데이터 조회 또는 외부 통합과 같은 작업에 매우 중요합니다.

### 도구 호출 테스트 만들기

![도구 호출 테스트 인터페이스](/docs/_fern-img/291c48ac70376efa1991014f7b3ff90eb9910c9adffe250f2bf521c707c5c755.webp)

#### 도구 선택

지정된 시나리오에서 에이전트가 호출할 것으로 예상되는 도구를 선택합니다(예:
`transfer_to_number`, `end_call`, `lookup_order`).

#### 예상 매개변수 정의

에이전트가 도구에 전달해야 하는 데이터를 지정합니다. 다음 세 가지 검증 방법을 사용할 수 있습니다.

#### 검증 방법

**정확히 일치**\
매개변수가 지정한 값과 정확히 일치해야 합니다.

```
Transfer number: +447771117777
```

**정규식 패턴**
매개변수가 특정 패턴과 일치해야 합니다.

```
Order ID: ^ORD-[0-9]{8}$
```

**LLM 평가**
LLM이 컨텍스트를 기반으로 매개변수가 의미적으로 올바른지 평가합니다.

```
Message: "Should be a polite message mentioning the connection"
```

#### 동적 변수 구성

개발 환경에서 테스트할 때는 프로덕션에서 실제 값이 될 값과 일치하는 동적 변수 값을 사용하세요.
예: `{{ customer_name }}` 또는 `{{ order_id }}`

#### 실행 및 검증

테스트를 실행하여 에이전트가 올바른 매개변수로 정확한 도구를 호출하는지 확인합니다.

### 중요 사용 사례

도구 호출 테스트는 높은 위험이 따르는 시나리오에 필수적입니다.

* **긴급 전달**: 의료 응급 상황이 항상 올바른 번호로 연결되는지 확인합니다.
* **데이터 보안**: 민감한 정보가 권한 없는 도구에 절대 전달되지 않는지 검증합니다.
* **비즈니스 로직**: 주문 조회에 유효한 형식과 인증이 사용되는지 확인합니다.

## 테스트 실행

새 동작이나 알려진 실패에 대한 테스트를 작성하고, 프롬프트와 구성을 반복 개선하는 동안 실행한 후 통과하면 저장하세요.

#### 대시보드에서 실행

에이전트 인터페이스의 테스트 탭으로 이동합니다. 여기서 개별 테스트를 실행하거나, 라이브러리에서 여러 테스트를 일괄 선택하거나, **모든 테스트 실행**으로 전체 스위트를 실행할 수 있습니다.

![에이전트에서 테스트 실행](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/b1becf589a1373a780dad1109fd25e0e910d7aa821b09b047133553b1895914b/assets/images/conversational-ai/testrun.gif)

#### CLI에서 실행

테스트를 개발 파이프라인에 통합하세요.

```bash
elevenlabs agents test agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6
```

다음이 가능해집니다.

* 모든 코드 변경 시 자동화된 테스트
* 배포 전 회귀 방지
* 환경 전반에서 일관된 에이전트 동작

#### API에서 실행

[테스트 생성](/docs/ko/api-reference/tests/create)으로 테스트를 만들고 [에이전트에서 테스트 실행](/docs/ko/api-reference/tests/run-tests)으로 실행합니다.

```python
from elevenlabs import ElevenLabs

elevenlabs = ElevenLabs()

invocation = elevenlabs.conversational_ai.agents.run_tests(
    agent_id="agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6",
    tests=[{"test_id": "<test-id>"}],
)

print(invocation)
```

```typescript
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

const invocation = await elevenlabs.conversationalAi.agents.runTests("agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6", {
  tests: [{ testId: "<test-id>" }],
});

console.log(invocation);
```

### 확률적 테스트

에이전트 출력은 실행마다 달라질 수 있습니다. 한 번의 통과는 에이전트가 성공할 \_수 있음\_을 보여주며, 확률적 테스트는 같은 테스트를 여러 번 실행하고 통과율을 보고하여 에이전트가 얼마나 자주 성공할 *것인지* 보여줍니다.

#### 테스트 여러 번 실행하기

![실행 횟수를 선택할 수 있는 테스트의 분할 실행 컨트롤](/docs/_fern-img/15d5a18c384bc193de794bf8cd7bd5803b9543c8a98acac6ecb2f518b9fd1679.webp)

대시보드에서 테스트를 실행할 때 실행 버튼의 분할 실행 컨트롤을 사용해 실행 횟수(예: 3×, 5× 또는 15×)를 선택하세요. 각 실행은 독립적입니다. 에이전트는 동일한 채팅 기록, 동적 변수 및 기타 입력을 받지만, 응답은 매번 새로 생성됩니다.

다중 실행은 개별 테스트, 폴더 및 에이전트에 연결된 전체 테스트 스위트 실행에 사용할 수 있습니다. 세 가지 테스트 유형, 즉 시뮬레이션, 다음 응답(시나리오), 도구 호출 모두와 호환되며, 멀티턴 대화의 더 넓은 범위로 인해 응답 변동이 발생할 가능성이 큰 시뮬레이션 테스트에서 특히 유용합니다.

#### 통과율 및 결과 버킷화

![통과율 배지와 함께 통과 및 실패 버킷으로 그룹화된 다중 실행 결과](/docs/_fern-img/17b73e8c8170162270519adad3c9d732dfabdafc820e47b4ab274ca5066fd7fc.webp)

다중 실행이 완료되면 결과는 색상 배지와 함께 통과율(예: **5회 중 4회 통과**)로 요약됩니다.

* **녹색** — 100% 통과
* **황색** — 80% 이상 통과
* **빨간색** — 80% 미만

그런 다음 개별 실행은 실패 이유별로 그룹화되어 에이전트가 실패한다는 사실뿐 아니라 *어떻게* 실패하는지 확인할 수 있습니다. 차이점을 찾기 위해 별도의 기록 다섯 개를 스크롤하는 대신, *"청구 부서로 올바르게 연결됨(4회)"* 및 *"존재하지 않는 지원 번호를 지어냄(1회)"* 같은 클러스터를 볼 수 있으며, 각각 확장하여 관련 기록과 평가 근거를 확인할 수 있습니다.

#### 사용 시점

* **변경 사항 출시 전** — 연결된 테스트를 확률적으로 다시 실행하여 안정성이 저하되지 않았는지 확인합니다(예: 95%에서 60%로 하락).
* **불안정한 동작 진단** — 한 번의 실패는 노이즈일 수 있지만, 명확한 실패 버킷 이름이 있는 5회 중 1회 실패는 수정할 수 있는 재현 가능한 문제입니다.
* **프롬프트 및 도구 조정** — 일회성 실행에 의존하지 않고 구성을 반복 개선하며 통과율을 나란히 비교합니다.

#### API 또는 SDK를 통한 확률적 실행

[run-tests](/docs/ko/api-reference/tests/run-tests) 요청에 `repeat_count`(`2`\~`20`)를 전달하면 각 테스트를 해당 횟수만큼 실행합니다. `repeat_count`를 설정하면 응답에서 실패 버킷화가 자동으로 활성화되므로, 반환되는 호출에는 대시보드에서 볼 수 있는 버킷별 그룹화 및 통과율이 포함됩니다.

```python
from elevenlabs import ElevenLabs

elevenlabs = ElevenLabs()

invocation = elevenlabs.conversational_ai.agents.run_tests(
    agent_id="<agent-id>",
    tests=[{"test_id": "<test-id>"}],
    repeat_count=5,
)
```

```typescript
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

const invocation = await elevenlabs.conversationalAi.agents.runTests(
  "<agent-id>",
  {
    tests: [{ testId: "<test-id>" }],
    repeatCount: 5,
  },
);
```

## 모범 사례

#### 에이전트 페르소나 일관성 평가

에이전트가 다양한 대화 시나리오와 감정적 맥락에서 정의된 성격, 어조 및 행동 경계를
유지하는지 테스트합니다.

#### 복잡한 멀티턴 추론 검증

에이전트가 긴 대화 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하고, 조건부 로직을 따르며,
상태 전환을 처리하는 능력을 테스트하는 시나리오를 만듭니다.

#### 프롬프트 인젝션 시도 테스트

적대적 입력을 통해 지침을 재정의하거나 민감한 시스템 정보를 추출하려는 시도에
에이전트가 어떻게 대응하는지 평가합니다.

#### 모호한 의도 해결 능력 평가

에이전트가 모호한 요청을 얼마나 효과적으로 명확히 하고, 상충하는 정보를 처리하며,
사용자 의도가 불분명한 상황을 헤쳐 나가는지 테스트합니다.

## 다음 단계

* 자동화된 테스트 설정은 [CLI 문서 보기](/docs/ko/eleven-agents/operate/cli)를 참조하세요.
* 사용 가능한 도구를 알아보려면 [도구 구성 살펴보기](/docs/ko/eleven-agents/customization/tools)를 확인하세요.
* 테스트 가능한 프롬프트 작성 방법은 [프롬프트 가이드 읽기](/docs/ko/eleven-agents/best-practices/prompting-guide)를 참조하세요.