
Janus
Janus (rebranded to Kairos) · 코딩
Janus는 사람 사용자를 시뮬레이션해 AI 에이전트를 평가하고, 환각을 잡아내며, 출시 전에 동작을 검증하는 AI 테스트 플랫폼이다.

Janus 소개
About
Janus란 무엇인가
Janus는 단순한 발상 하나에 기대는 AI 테스트 플랫폼이다. AI 에이전트는 실제 사용자 앞에 세워보기 전까지 믿을 수 없으니, 그 사용자를 Janus가 대신 만들어준다. 사람 사용자 시뮬레이션이 맞춤형 가상 인물 집단을 세우고, 이를 에이전트에 들이대고는, 몇 번의 수동 테스트가 아니라 수백 건의 대화에서 에이전트가 어떻게 처신하는지 돌려준다. 이 AI 사용자 시뮬레이션이, 원래라면 테스트에 부를 수 없는 실제 고객 무리의 자리를 대신한다.
겨냥하는 문제는 현실적이다. 팀은 지원 문의에 답하고, 예약을 잡고, 구매를 안내하는 에이전트를 내놓는다. 그러고는 대규모로 쓰이기 시작한 뒤에야 에이전트가 정책을 지어내고, 맥락을 흘리고, 아무도 예상하지 못한 경계 사례에서 무너진다는 걸 알아챈다. 수동 QA로는 그 범위를 덮지 못하고, 검토자가 한 명이면 편향도 한 가지뿐이다. Janus는 어쩌다 하는 표본 검사를, 같은 시나리오를 몇 번이고 다시 돌리는 가상 군중으로 바꾼다.
미리 알아둘 한계가 둘 있다. 가상 사용자도 결국 모델이라, 그 모델이 지닌 맹점을 그대로 물려받는다. 시뮬레이션은 커버리지를 촘촘하게 만들 뿐, 실제 고객의 피드백을 대신하지는 못한다. 제품은 에이전트를 만들거나 운영하는 팀을 겨냥하고, 가끔 쓰는 일반 사용자용이 아니다. 게다가 회사가 자사 사이트를 Janus에서 Kairos로 개명하는 동안 가격과 제공 상황도 움직였다.
시작하기
- 테스트하려는 AI 에이전트나 엔드포인트를 연결하고, 무엇을 맡아야 하는지 적는다
- 가상 사용자 집단을 정의하고, 인물 특성과 목표, 파고들 행동 유형을 설정한다
- 그 집단을 에이전트에 돌려, 준비한 시나리오를 끝까지 지나가게 한다
- 실패와 환각, 불일치를 결과에서 확인하고, 에이전트를 고친 뒤 다시 돌린다
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 에이전트를 세상에 내놓는 AI 프로덕트 팀
- QA와 테스트 엔지니어
- 새 에이전트를 검증하는 창업자
- 지원과 운영 책임자
작업
- 환각 점검
- 경계 사례 커버리지
- 변경 후 회귀 테스트
- 일관성 테스트
- 출시 전 부하 테스트
활용 상황
- 에이전트가 다음 주에 출시되는데, 화난 고객에게 어떻게 대응할지 전혀 모른다
- 밑에 깔린 모델을 바꾸고 무엇이 퇴보했는지 알고 싶다
- 지원 봇이 처리할 수 없는 환불을 계속 약속한다
- 고객에게 에이전트를 제안하는데 버틴다는 증거가 필요하다
주요 기능
가상 사용자 집단
Janus는 실제 고객을 대신할 AI 사용자 집단을 맞춤형으로 구성한다. 그 가상 인물이 누구이고, 무엇을 원하고, 어떻게 처신하는지 정의한 다음, 집단 전체를 에이전트로 향하게 한다. 이렇게 하면 실제 테스터를 한 명도 구하지 않고 수백 건의 대화와 인물 유형을 덮는다. 플랫폼이 대규모로 문제를 찾아내는 방식의 핵심이 여기에 있다.
환각 탐지
플랫폼은 에이전트가 말해야 할 범위를 넘어선 답변을 지켜본다. 지어낸 환불 정책, 조작된 가격, 에이전트에 근거가 없는 사실 같은 것들이다. 가상 실행에서 그런 순간을 잡는 게 중요한 이유는, 환각이야말로 대본대로 짜인 테스트를 빠져나가 나중에 실제 고객 앞에서 드러나는 실패이기 때문이다.
에이전트 엔드투엔드 테스트
여기서 테스트는 합격이나 불합격으로 끝나지 않는다. Janus는 에이전트를 일련의 시나리오에 통과시키고 한 바퀴 전체의 동작을 보고한다. 그래서 어디서 일관되게 유지되고 어디서 흔들리는지 보인다. 평가를 한 번뿐인 관문이 아니라 계속되는 일로 다루는 팀에게, 이 꾸준한 신호가 핵심 가치다.
시나리오 맞춤 설정
테스트의 형태는 자사 제품에 맞춰 정한다. 가상 사용자가 좇는 목표, 그들이 밀고 나가는 대화 유형, 신경 쓰는 경계 사례를 설정하면, 한 바퀴는 범용 벤치마크가 아니라 에이전트의 실제 일을 비춘다. 결과를 특정 에이전트에 쓸모 있게 만드는 지점이자, 범용 점수로 끝내지 않는 이유다.
바로 쓸 수 있는 결과
한 바퀴는 팀이 착수할 수 있는 발견으로 돌아온다. 어떤 대화가 실패했고, 에이전트가 무엇을 잘못 말했고, 어디서 동작이 갈렸는지다. 이렇게 에이전트에 대한 막연한 걱정이 고쳐야 할 구체적 실패 목록으로 바뀐다. 플랫폼이 짜인 루프가 바로 이것이다.
장단점
장점
- 한 바퀴로 에이전트를 수백 건의 가상 대화에 통과시킨다. 수동 표본 검사가 닿는 범위를 크게 넘는다
- 환각 탐지는 대본대로 짜인 테스트가 놓치고 실제 사용자가 알아차리는 실패를 겨냥한다
- 맞춤 집단 덕에 범용 군중이 아니라 자사의 실제 고객층에 가상 사용자를 맞춘다
- 반복 가능한 한 바퀴라 변경 전후로 에이전트를 비교할 수 있어, 퇴보가 보인다
- 평가 파이프라인을 이미 돌리면서 커버리지를 넓히려는 팀에 맞는다
단점
- 가상 사용자도 모델이라, 결과에 그 맹점이 실린다. 실제 고객 피드백을 대신하지는 못한다
- 에이전트를 만들거나 운영하는 팀용으로 만들어져, 그냥 AI와 대화하고 싶은 사람에겐 쓸모가 없다
- 회사가 Janus에서 Kairos로 옮겨가는 동안 가격과 공개 제공 상황이 정해지지 않아, 예산을 확정하기 어렵다
- 결과는 시나리오를 얼마나 잘 짜는지에 달려 있어, 테스트 계획이 허술하면 발견도 허술하다
자주 묻는 질문
Janus는 사람 사용자를 시뮬레이션해 AI 에이전트를 테스트한다. AI 사용자 집단을 정의해 에이전트로 향하게 하고, 환각이나 경계 사례 실패를 포함해 여러 대화에서 어떻게 처신하는지 확인한다.
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