문제 정의
AI 에이전트가 프로덕션에 배포되면서 새로운 품질 문제가 부각됩니다:
- 에이전트 환각: LLM 환각과 달리, 다단계 프로세스에서 오류가 복합됨
- 런타임 검증 부재: 응답이 사용자에게 도달하기 전 검증 메커니즘 부족
- 품질 이슈: 89% 조직이 관찰 가능성 도입, 32%가 품질을 주요 장벽으로 인식
CAIA 벤치마크에 따르면, 선도 모델조차 고위험 환경에서 67.4% 정확도만 달성합니다.
시장 분석
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| AI 에이전트 도입 기업 | 89% |
| 품질 이슈 비율 | 32% (주요 장벽) |
| 평가 도입 효과 | 프로덕션 실패 60% 감소 |
타겟 고객: AI 에이전트를 프로덕션에 배포하는 기업 및 개발팀
솔루션: Rippletide Eval CLI
Rippletide는 런타임에서 AI 에이전트 환각을 검출하는 CLI 도구입니다.
핵심 기능
- 런타임 평가: 응답이 사용자에게 도달하기 전 검증
- 사실 주장 추출: 엔티티, 속성, 관계 자동 분석
- 하이퍼그래프 검증: 신뢰할 수 있는 데이터 소스와 대조
- Beautiful Terminal UI: 실시간 진행 상황 표시
- 상세 리포트: 지원됨/미지원/모순 분류
검증 프로세스
에이전트 응답 → 사실 주장 추출 → 하이퍼그래프 검색 → 주장 검증 → 결과 반환
경쟁 환경
| 경쟁사 | 정확도 | 특징 |
|---|---|---|
| W&B Weave | 91% | 전체 플랫폼, 복잡 |
| Arize Phoenix | 90% | 오픈소스 관찰 가능성 |
| Comet Opik | 72% | 보수적 전략 |
| Galileo | 높음 | Ground truth 불필요 |
경쟁 강도: 중간 (Emerging - CLI 특화로 차별화)
MVP 개발 계획
| 단계 | 기간 | 내용 |
|---|---|---|
| 1단계 | 2주 | CLI 프레임워크, 터미널 UI |
| 2단계 | 3주 | 사실 추출 로직 |
| 3단계 | 3주 | 하이퍼그래프 검증 엔진 |
| 4단계 | 2주 | 리포트 생성, CI 연동 |
총 MVP 기간: 8-10주 기술 스택: Python/Rust CLI, LLM API, 벡터 DB
수익 모델
| 플랜 | 가격 | 포함 기능 |
|---|---|---|
| Free | $0 | 100회/월, 기본 검증 |
| Pro | $29/월 | 5,000회, 고급 분석 |
| Team | $99/월 | 50,000회, 대시보드 |
| Enterprise | 문의 | 무제한, 온프레미스 |
예상 MRR (12개월): $5,000 - $20,000
리스크 분석
| 리스크 | 수준 | 대응 |
|---|---|---|
| 기술 | 높 | 검증 정확도가 핵심 |
| 시장 | 낮 | AI 에이전트 채택 급증 |
| 실행 | 중 | MVP로 빠른 피드백 |
추천 이유
- 도메인 적합도: dev_tools, monitoring (선호 도메인)
- 트렌드 부합: AI 에이전트 품질이 2026년 핵심 이슈
- 차별화: CLI 특화로 개발자 워크플로우 통합
- 높은 성장 잠재력: 런타임 평가 시장 초기 단계
종합 점수: 88/100