Atla AI는 AI 에이전트를 위한 평가 및 개선 계층으로, 자동으로 실패를 감지하고 수정합니다. 이 도구는 트레이스를 분석하여 반복되는 오류 패턴을 식별하고, 실행 가능한 제안을 제공하며, 버전 간 성능을 비교함으로써 개발자가 더 신뢰할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있도록 돕습니다. AI 에이전트의 복잡성 증가로 인해 디버깅이 어려워지는 상황에서, Atla는 실시간 모니터링을 통해 문제를 조기에 발견하고, 패턴 기반 분석으로 근본 원인을 파악합니다. 예를 들어, 대화형 에이전트에서 발생하는 일관된 오류를 클러스터링하여 우선순위를 정하고, 모델 조정이나 프롬프트 최적화를 위한 구체적인 지침을 제시합니다. 이를 통해 개발자는 수동 개입 없이도 에이전트의 안정성을 지속적으로 향상시킬 수 있으며, 기업은 사용자 경험 개선과 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다. 또한, 다양한 산업 분야에서 적용 가능한 유연성을 갖춰, AI 기술의 신속한 도입을 지원합니다.
프리미엄
사용 방법 Atla AI?
간단한 API를 통해 기존 AI 에이전트 스택에 Atla를 통합하세요. 이 도구는 에이전트 상호작용을 모니터링하고, 실패를 클러스터링하며, 중요한 문제를 표면화합니다. 그런 다음 개발자는 제안된 수정 사항을 적용하고, 변경 사항을 테스트하며, 개선 상황을 추적하여 수동 디버깅 없이 에이전트 신뢰성을 높일 수 있습니다.
Atla AI 의 주요 기능
실시간으로 AI 에이전트 트레이스를 자동 모니터링 및 평가하여 오류와 이상 현상을 즉시 감지합니다.
수천 건의 상호작용에서 유사한 실패 패턴을 클러스터링하고 순위를 매겨 가장 영향력 있는 문제를 강조합니다.
감지된 실패 모드를 기반으로 구체적이고 실행 가능한 개선 제안을 생성하여 프롬프트나 모델 조정을 안내합니다.
에이전트 버전을 나란히 비교하여 변경 사항을 검증하고 새로운 문제 없이 개선이 이루어지도록 보장합니다.
단계별 주석이 포함된 세분화된 트레이스 요약을 제공하여 에이전트 의사 결정 과정을 깊이 이해할 수 있게 합니다.
LangSmith 및 Langfuse와 같은 인기 도구와 원활하게 통합되어 기존 가시성 설정을 보완합니다.
다양한 에이전트 복잡성과 사용 사례에 맞춰 맞춤형 LLM 판단 지표와 확장 가능한 평가 기능을 제공합니다.
Atla AI 의 사용 사례
고객 지원 팀은 Atla를 사용하여 AI 챗봇의 반복적인 실패를 식별하고 수정함으로써 응답 오류를 줄이고 사용자 만족도를 높입니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼에서 챗봇이 주문 관련 질문에 일관되게 오답을 제공하는 문제를 Atla가 패턴 분석으로 발견하고, 프롬프트 튜닝을 제안하여 정확도를 30% 향상시킨 사례가 있습니다. 이를 통해 고객 이탈률을 낮추고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
연구 보조 도구로 Atla를 활용하여 심층 연구 에이전트의 디버깅을 수행하며, 데이터 정확성과 효율성에 영향을 미치는 숨겨진 실패 패턴을 발견합니다. 예를 들어, 학술 연구에서 문헌 검색 에이전트가 특정 키워드에서 반복적으로 오류를 일으키는 문제를 Atla가 식별하고, 모델 업데이트를 통해 검색 결과의 신뢰성을 높인 경우가 있습니다. 이로 인해 연구 시간이 단축되고 데이터 품질이 보장됩니다.
개발 도구를 구축하는 팀은 Atla를 통합하여 에이전트 프롬프트를 자동으로 테스트함으로써 반복 주기를 가속화하고 신뢰성을 보장합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 자동화 에이전트에서 코드 생성 오류가 빈번히 발생할 때, Atla가 실패 클러스터링을 통해 근본 원인을 파악하고, 테스트 케이스 개선을 제안하여 배포 시간을 50% 단축한 사례가 있습니다.
자원이 제한된 스타트업은 무료 티어를 활용하여 에이전트 성능을 모니터링하고, 선행 비용 없이 중요한 문제를 조기에 포착합니다. 예를 들어, 핀테크 스타트업이 AI 기반 금융 조언 에이전트를 운영할 때, Atla의 무료 평가로 규정 준수 오류를 신속히 발견하여 잠재적 법적 리스크를 방지한 경우가 있습니다.
민감한 데이터를 처리하는 기업은 맞춤형 티어를 사용하여 자체 호스팅 배포를 통해 개인정보를 유지하면서 고급 분석의 이점을 누립니다. 예를 들어, 의료 기관에서 환자 데이터 분석 에이전트를 Atla로 모니터링하며, 데이터 유출 위험 없이 진단 정확도를 개선한 사례가 있습니다.
AI 제품 관리자는 Atla를 활용하여 시간에 따른 에이전트 지표를 추적하고, 데이터 기반 결정을 내려 전체 제품 품질을 향상시킵니다. 예를 들어, OTT 서비스에서 추천 에이전트의 성능을 Atla로 분석하여 콘텐츠 선호도 패턴을 파악하고, 시청자 만족도를 20% 높인 경우가 있습니다.
Atla AI 의 가격
개발자 티어
무료
최대 2,000개의 트레이스를 무료로 평가 가능하며, 자동 오류 패턴 감지, 개선 제안, 최대 3개의 맞춤형 LLM 판단 지표를 포함합니다.
스타트업 티어
월 $199
월간 최대 10,000개의 트레이스, 맞춤형 온보딩, 전담 Slack 지원, 무제한 사용자, 최대 10개의 맞춤 지표, 60일 데이터 보존, SOC2/BAA 준수를 제공합니다.
맞춤형 티어
맞춤 가격
대량 처리나 개인정보 보호 요구에 맞춰 설계되었으며, 자체 호스팅 배포, 무제한 작업 공간, 맞춤형 SLA, SSO, RBAC, 엔지니어링 지원을 특징으로 합니다.
