Maxim AI

테스트 환경은 프롬프트 작업이 일어나는 자리다. 코드를 건드리지 않고 프롬프트, 모델, 도구, 컨텍스트를 시험하고 바꾸며, 코드베이스 밖에서 프롬프트를 버전 관리하고, 로우코드 화면에서 조각을 워크플로로 엮고, 고른 버전을 규칙 묶음으로 배포한다. 일주일에 여러 번 프롬프트를 고치는 팀에게 버전 관리는 무엇이 바뀌고 누가 내놨는지를 남긴다.

Maxim은 시뮬레이션과 평가 엔진을 돌려, 정의한 지표로 에이전트를 수천 개 시나리오에 통과시킨다. 시뮬레이션은 에이전트를 다양한 상황에 밀어 넣고, 평가는 각 실행의 품질을 기본 제공 또는 직접 만든 지표로 채점한다. 자동화는 엔진을 CI/CD 흐름에 연결하고, 분석 화면은 결과를 공유할 수 있는 보고서로 바꾼다.

에이전트가 돌기 시작하면 Maxim은 트레이스를 기록한다. 그래서 여러 단계 워크플로와 긴 도구 호출 사슬을 한 단계씩 펼쳐 볼 수 있다. 온라인 평가는 생성, 도구 호출, 검색을 포함한 실제 상호작용을 채점하고, 회귀가 나오면 경보가 울린다. 일회성 테스트와 지속적인 품질 추적을 가르는 지점이 바로 여기다.

하나의 라이브러리에 기본 제공과 직접 만든 평가자가 여러 방식으로 모인다. LLM을 심판으로 쓰는 방식, 통계, 프로그램, 사람이 채점하는 방식이다. 같은 평가자가 시뮬레이션과 실시간 모니터링을 모두 맡기 때문에, 점수는 테스트할 때와 운영 환경에서 같은 의미를 지닌다.

Maxim은 도구 정의와 구조화 출력을 기본으로 지원한다. 코드 기반이나 API 기반 도구를 만들고 시험한 뒤, 에이전트가 그것을 어떻게 고르고 호출하는지 지켜본다. 외부 API에 기대는 에이전트에서는 잘못된 도구 호출 하나가 실행 전체를 망가뜨리기 일쑤라, 이 부분이 중요하다.

플랫폼은 합성 및 직접 만든 멀티모달 데이터셋을 간단한 가져오기로 다루고, Python과 TypeScript SDK로 연결된다. 스택이 맞는 팀은 결과를 자체 파이프라인으로 넘길 수 있고, 맞춤 요금 규칙은 표시되는 토큰 비용을 협의한 단가에 맞춰 준다.