테스트 에이전트

이 문서는 다음에 적용됩니다.	Agentforce Studio의 새로운 테스트 센터(베타)
이 문서는 다음에 적용되지 않습니다.	설정의 레거시 Agentforce 테스트 센터

지원 제품: Lightning Experience

지원 제품: Enterprise, Performance, Unlimited및 Developer Edition 필수 추가 기능 라이센스는 에이전트 유형에 따라 다릅니다.

Agentforce Studio 테스트 센터에서 에이전트를 테스트하면 대화를 대규모로 시뮬레이션하고 에이전트가 여러 입력에 대해 어떻게 응답하는지 한 번에 평가할 수 있습니다. 한 번에 하나의 시나리오를 테스트하는 대신 테스트 도구 모음을 구축하고, 테스트 사례를 제공하고, 전체 집합을 함께 실행합니다. 점수 매기기는 각 응답을 자동으로 평가하므로 사용자에게 도달하기 전에 에이전트가 부족한 지점을 빠르게 식별할 수 있습니다.

테스트 사례를 구축하려면 에이전트의 특정 하위 에이전트 및 작업을 기반으로 AI 생성 시나리오를 빠르게 만들거나 Agentforce 데이터 라이브러리를 통해 연결된 데이터를 사용할 수 있습니다. 또한 자체 테스트 사례를 수동으로 작성 및 업로드하거나 테스트 센터 API를 사용하여 테스트 실행을 자동화하여 테스트를 개발 워크플로에 통합할 수 있습니다.

테스트 사례를 생성한 후 내장된 점수 매기기에서 선택하거나 비즈니스 요구에 맞는 사용자 정의 점수 매기기를 개발합니다. 동일한 스프레드시트 기반 인터페이스에서 테스트 내역을 추적하고 모든 테스트 도구 모음을 관리합니다.

• 테스트 도구 모음 만들기
  AI 생성 테스트 시나리오를 사용하여 테스트를 빠르게 추적하거나 자체 테스트를 만들고 업로드합니다. Agentforce 데이터 라이브러리를 통해 사용할 수 있는 작업 또는 데이터와 하위 에이전트를 테스트합니다.
• 테스트 조건 정의
  CSV 템플릿에서 테스트 사례를 업로드할 경우 대화 내역 및 컨텍스트 변수와 같은 테스트 조건을 정의하면 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이러한 변수는 보다 현실적인 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하는 데 도움이 되므로 테스트가 더욱 신뢰할 수 있고 실제 에이전트의 동작을 반영합니다.
• 테스트 데이터 선택
  AI 생성 테스트 사례를 사용하거나 CSV 템플릿에 자체 테스트 사례를 업로드하여 에이전트의 성과를 평가합니다. AI 생성 테스트 사례는 하위 에이전트 및 작업을 기반으로 테스트를 생성하거나 Agentforce 데이터 라이브러리를 통해 에이전트가 사용할 수 있는 Knowledge 기반으로 테스트를 생성하는 두 가지 데이터 옵션을 제공합니다.
• 점수 선택
  점수 매기기는 핵심 영역 전반에서 AI 에이전트의 성과를 측정합니다. 기본 점수는 항상 테스트되지만, 특정 영역에 테스트를 집중할 수 있는 품질 메트릭을 선택할 수 있습니다.