✅ Swarm Agent 평가 및 피드백 수집 시스템 구축하기 (7편)

 

✅ Swarm Agent 평가 및 피드백 수집 시스템 구축하기 (7편)

– “AI가 뭘 잘했는지” 사용자에게 묻고, 다음 성능 개선에 반영하는 방법

AI 시스템은 자동화만큼이나 ‘개선’도 중요합니다.
특히 Swarm처럼 여러 Agent가 협업하는 시스템에서는
어떤 Agent가 잘했고, 어떤 Agent가 잘못 대응했는지 사용자의 피드백을 모니터링하고, 학습 데이터로 재활용하는 구조가 필요합니다.

이번 글에서는
✅ 각 Agent 응답에 대해 사용자가 평가할 수 있는 시스템을 만들고
✅ 그 평가 결과를 저장하며
✅ 차후 개선에 GPT 입력으로 반영하는 루프를 구성합니다.

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🔁 전체 개선 루프 흐름

[사용자 요청]  
    ↓  
[Agent들의 응답 생성 (Swarm)]  
    ↓  
[각 응답에 대해 👍 👎 평가]  
    ↓  
[평가 결과 DB or 시트에 저장]  
    ↓  
[GPT 개선 Task에 피드백 활용]

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🧱 1. 프론트엔드에 평가 UI 추가 (Streamlit 예시)

for msg in output:
    role = msg.get("name", "GPT")
    content = msg.get("content", "")
    st.markdown(f"**{role}**:\n\n{content}\n\n---")
    
    col1, col2 = st.columns(2)
    with col1:
        if st.button(f"👍 {role}", key=role+"up"):
            st.session_state[f"{role}_feedback"] = "up"
    with col2:
        if st.button(f"👎 {role}", key=role+"down"):
            st.session_state[f"{role}_feedback"] = "down"

✅ 저장 예시 (Google Sheets or CSV)

import csv

def save_feedback(agent, content, feedback):
    with open("feedback.csv", mode="a", encoding="utf-8", newline="") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([agent, content, feedback])

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📄 2. 피드백 스키마 예시

Agent 응답 내용 Feedback

Developer	<React 코드>	👍
Reviewer	“XSS 보완 필요”	👎
Writer	“요약은 적절하나 문법 오류 있음”	👎

→ 이 데이터를 GPT에게 전달하여 다음 Agent 개선에 활용할 수 있습니다.

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🧠 3. GPT 개선 프롬프트에 피드백 반영하기

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✅ 개선 프롬프트 예시

너는 LLM Agent 개선 전문가야.  
다음은 사용자가 평가한 과거 Agent 응답과 피드백이야:

- Agent: Reviewer  
- 응답: "이 코드는 잘 작성됐습니다. 다만 UX 측면에서 아쉽습니다."  
- 피드백: 👎

이 피드백을 바탕으로 해당 Agent의 시스템 프롬프트를 어떻게 수정하면 좋을지 제안해줘.

→ GPT 응답 예시:

“UX 개선점을 구체적으로 지적하라는 요구가 부족했던 것 같습니다.
시스템 메시지를 다음과 같이 바꾸는 것을 추천합니다:
작성된 코드의 UX 흐름에 대해 구체적으로 사용자 행동 기준으로 평가해줘.”

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🔁 4. 개선 시스템 루프 구성 요약

구성 요소 설명

프론트엔드	👍 👎 UI + Agent별 평가 저장
백엔드	CSV, DB, Google Sheets 등 평가 로그 저장
리뷰 리포트	GET /feedbacks 형태로 관리자 페이지 가능
Agent 개선 루프	GPT로 피드백 → 시스템 메시지 개선 자동 생성

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💡 실전 팁

• UI에는 👍 👎 외에도 💬 “코멘트” 필드 추가 시 더 고급 분석 가능
• 피드백을 저장할 때 Task ID, timestamp, user_id 추가하면 실전 분석에 유리
• 피드백이 많이 쌓이면 OpenAI fine-tuning 또는 GPT 학습 프롬프트 튜닝에도 활용 가능
• 평가가 일관되게 나쁜 Agent는 자동 비활성화하거나 개선 요청 자동 생성 가능

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✅ 마무리

지금까지 우리는 Swarm 시스템에
✔ 사용자 중심 피드백 UI를 추가하고
✔ 그 결과를 저장하며
✔ GPT 기반으로 다음 에이전트 개선을 도출하는 루프를 만들었습니다.

이제 Swarm은 단순 자동화 시스템이 아니라,
스스로 개선하는 학습형 AI 시스템으로 진화하게 됩니다.

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