✅ Swarm SaaS 사용자 기반 Agent 성능 랭킹 및 추천 시스템 설계하기 (7편)
✅ Swarm SaaS 사용자 기반 Agent 성능 랭킹 및 추천 시스템 설계하기 (7편)– Agent 성능을 데이터로 평가하고, 유저에게 최적의 Agent를 추천하자Swarm SaaS 플랫폼이 활성화되면,👉 Agent의 성능과 사용자 만족도가 천차만별로 나타납니다.👉 수많은 Agent 중에서 사용자에게 적합한 Agent를 추천해야 합니다.이번 글에서는✅ Agent 성능을 평가하고✅ 사용자 행동을 분석하여✅ 맞춤 추천 시스템을 만드는 방법을 다룹니다.🧠 1. 랭킹 시스템의 주요 지표지표 설명👍 피드백 비율(👍 횟수) / (👍 + 👎)🔄 사용 빈도특정 기간 동안의 사용 횟수💬 피드백 수누적 피드백 개수🕒 평균 응답 시간Task 처리 시간 평균🛠 Agent 복잡도사용된 Tool 수, 모델..
study/백엔드
2025. 5. 7. 15:58
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- CI/CD
- gatsbyjs
- Docker
- github
- rag
- fastapi
- nextJS
- 관리자
- REACT
- 웹개발
- Ktor
- nodejs
- 프론트엔드
- kotlin
- llm
- Webpack
- 프론트엔드면접
- LangChain
- NestJS
- App Router
- SEO 최적화
- SEO최적화
- PostgreSQL
- 개발블로그
- Prisma
- seo 최적화 10개
- Next.js
- AI챗봇
- Python
- 백엔드개발
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함
반응형