✅ Swarm SaaS에 A/B 테스트 & Agent 튜닝 실험 기능 추가하기 (5편)

 

✅ Swarm SaaS에 A/B 테스트 & Agent 튜닝 실험 기능 추가하기 (5편)

– 어떤 Agent가 더 잘하는지, 직접 실험하고 데이터로 증명하는 AI 운영 전략

Agent 기반 시스템은
👉 프롬프트 구조
👉 시스템 메시지
👉 Agent 시퀀스 구성
에 따라 성능이 극적으로 달라집니다.

따라서 A/B 실험을 통해
어떤 구성이 더 나은 결과를 만드는지 데이터 기반으로 검증할 수 있어야 합니다.

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🧠 실험 시스템 전체 흐름

[사용자 요청]  
  ↕  
[Agent A / Agent B 선택 (랜덤)]  
  ↕  
[Task 실행 → 결과 저장]  
  ↕  
[사용자 피드백 수집 👍👎]  
  ↕  
[A/B 실험 리포트 자동 생성]

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🛠️ 1. A/B 그룹 할당 로직

사용자가 요청을 보낼 때 랜덤으로 A/B 그룹을 할당합니다.

import random

def assign_ab_group():
    return random.choice(["A", "B"])

요청을 받을 때:

@app.post("/swarm/task")
def run_task_api(request: TaskRequest, user=Depends(get_current_user)):
    group = assign_ab_group()
    if group == "A":
        agents = build_agents_variant_a()
    else:
        agents = build_agents_variant_b()

    result = run_task(agents=agents, messages=request.messages)
    save_ab_test_result(user.id, group, result)
    return result

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📋 2. A/B 실험 결과 저장 테이블 설계

CREATE TABLE ab_test_results (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  user_id INTEGER REFERENCES users(id),
  group_label VARCHAR(1),
  task_id UUID,
  feedback VARCHAR(10),  -- "up", "down", "none"
  total_tokens INTEGER,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

✅ 추가로 model, prompt_template_version, agent_sequence_version 필드를 저장하면 더 고급 분석 가능

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💬 3. 사용자 피드백 수집 구조

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Task 결과가 출력될 때
👍(좋아요) 또는 👎(싫어요) 버튼을 제공하고, 누른 결과를 저장합니다.

Streamlit 예시:

for task in tasks:
    st.markdown(task['output'])
    if st.button(f"👍 만족 (Group {task['group']})", key=task['id']+"up"):
        submit_feedback(task['id'], "up")
    if st.button(f"👎 불만족 (Group {task['group']})", key=task['id']+"down"):
        submit_feedback(task['id'], "down")

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📊 4. A/B 테스트 리포트 생성

Streamlit 또는 Admin 페이지에 다음 통계를 표시합니다:

지표 설명

Group A 평균 👍 비율	총 A 그룹 중 긍정 피드백 비율
Group B 평균 👍 비율	총 B 그룹 중 긍정 피드백 비율
총 토큰 소비량 비교	그룹별 평균 비용 비교
성능 우세 그룹 표시	A > B or B > A

def analyze_ab_results():
    a_data = db.query(ABTestResults).filter_by(group_label="A")
    b_data = db.query(ABTestResults).filter_by(group_label="B")

    a_up_ratio = a_data.filter_by(feedback="up").count() / a_data.count()
    b_up_ratio = b_data.filter_by(feedback="up").count() / b_data.count()

    return {
        "Group A 👍 비율": a_up_ratio,
        "Group B 👍 비율": b_up_ratio
    }

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✨ 실전 예시

실험 항목 A 세팅 B 세팅

요약 Agent 시스템 메시지	"3줄 이내로 요약"	"핵심만 압축하여 요약"
Reviewer Agent 시스템 메시지	"문법 검사"	"UX 개선 포인트 중심 리뷰"
GPT 모델	gpt-3.5-turbo	gpt-4-turbo

→ 실험 결과: "핵심만 압축하여 요약" 프롬프트가 👍 비율 15% 더 높음

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💡 실전 팁

• A/B는 무조건 동시에 실행해야 합니다 (동일한 조건 비교)
• 유저 수가 적으면 A/B 대신 A/B/n (다변량 실험)으로 소규모 실험 추천
• 월 단위 자동 리포트 생성 → 프롬프트 개선 루프 구성
• Task별 Agent 설정 버전을 기록해두면, 히스토리 기반 개선 가능

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✅ 마무리

이제 우리는 Swarm 기반 AI 시스템을
✔ 설정별 실험할 수 있고
✔ 사용자 피드백을 수집하고
✔ 데이터 기반으로 Agent 시스템을 지속 개선할 수 있습니다.

단순 운영을 넘어, 스스로 학습하고 최적화되는 AI 플랫폼이 되는 것입니다.

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