AI 결과를 사람이 보면 쉽게 이런 말을 하게 됨.

“이쪽이 조금 더 좋아 보이는데”

하지만 자동으로 수많은 solution을 비교하려면 이런 감각적인 평가만으로는 부족함.

DAPPOS는 Bubble Engine이 후보 solution의 결과를 task examples와 quality criteria를 기준으로 평가한다고 설명합니다.

여기서 중요한 건 먼저

“이 작업에서 좋은 결과란 무엇인가”

라는 기준을 세우는 것임.

그래야 서로 다른 모델과 도구 조합을 같은 조건에서 비교할 수 있음.

즉 Bubble Engine의 역할에는 단순 생성뿐 아니라

생성 → 테스트 → 평가

가 함께 들어감.

AI Agent 시스템이 안정적으로 작동하려면 ‘잘 만드는 기술’과 함께 잘했는지 판정하는 기술도 필요하다는 의미임.