What is Scorecard?
Scorecard는 미래 지향적인 팀이 신뢰할 수 있는 AI 제품을 구축하고 출시할 수 있도록 지원하는 전용 AI 평가 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 복잡한 에이전트를 체계적으로 테스트하고 성능을 검증하며, 사용자에게 영향을 미치기 전에 막대한 손실을 초래할 수 있는 회귀(regression)를 방지하는 인프라를 제공함으로써 AI 신뢰성이라는 핵심 과제를 해결합니다. Scorecard는 AI 성능에 필수적인 명확성과 체계적인 구조를 제공하여, AI 엔지니어, 제품 관리자, QA 팀이 긴밀하게 협력하여 예측 가능한 AI 경험을 구현할 수 있도록 돕습니다.
주요 기능
Scorecard는 AI 품질 보증을 표준화하는 데 필요한 포괄적인 도구를 제공하여, 팀이 수동적인 '감(vibe check)'에 의존하는 방식에서 벗어나 데이터 기반의 배포 자신감을 가질 수 있도록 지원합니다.
💡 지속적인 평가 및 실시간 관측 가능성
평가를 개발 주기에 직접 통합하여 모델이 구축되는 과정을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 실시간 관측 가능성(Live Observability)은 사용자가 에이전트와 어떻게 상호 작용하는지에 대한 실시간 정보를 제공하여, 문제 식별, 실패 모니터링, 성능 개선 기회 포착을 신속하게 지원함으로써 빠른 피드백 루프를 보장합니다.
📊 신뢰할 수 있는 지표 설계 및 검증
Scorecard가 제공하는 검증된 지표 라이브러리를 활용하거나, 산업 벤치마크에 접근하거나, 이미 입증된 지표를 맞춤 설정함으로써 단순한 출력 확인 이상의 정밀한 평가가 가능합니다. 사용자 정의 지표는 신뢰하기 전에 스트레스 테스트와 검증 과정을 거칠 수 있으며, 인간의 평가를 '원천 진실(Ground Truth)'로 삼아 정확성을 보장하고 비즈니스 성과에 진정으로 중요한 지표를 추적하고 있는지 확인할 수 있습니다.
⚙️ 통합 프롬프트 관리 및 버전 관리
모든 프로덕션 프롬프트를 한 곳에 저장하고 추적하며 관리함으로써, 단일 정보원(Single Source of Truth)을 구축할 수 있습니다. 내장된 버전 제어 기능을 활용하면 시간에 따른 프롬프트 변경 사항을 손쉽게 비교하고, 최적의 성능을 보이는 반복(iteration)을 추적하며, 효과적인 프롬프트의 명확한 이력을 유지하여 프로덕션 환경에 자신 있게 배포할 수 있습니다.
🔄 프로덕션 실패를 테스트 케이스로 전환
실제 환경에서 발생하는 문제를 놓치지 마십시오. Scorecard를 활용하면 실제 프로덕션 환경에서 발생한 실패 사례를 포착하여 재사용 가능한 구조화된 테스트 케이스로 즉시 변환할 수 있습니다. 이는 회귀 테스트 및 미세 조정을 위한 학습 데이터를 빠르게 생성하도록 돕고, 핵심적인 문제가 해결되어 향후 배포 시 다시 발생하지 않도록 보장합니다.
🧠 포괄적인 에이전트 시스템 테스트
Scorecard는 다중 턴 대화(multi-turn conversations), 도구 호출 에이전트(tool-calling agents), RAG 파이프라인(RAG pipelines), 그리고 복잡한 다단계 워크플로우(multi-step workflows)를 포함한 모든 현대 AI 에이전트를 완벽하게 지원합니다. 다중 턴 시뮬레이션에서 자동화된 사용자 페르소나를 활용하여 프롬프트, 도구, 설정을 포함한 전체 에이전트 구성을 테스트할 수 있으며, 이를 통해 현실적인 사용자 흐름 전반에 걸쳐 견고성을 보장합니다.
활용 사례
Scorecard는 AI 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 발생하는 일반적인 신뢰성 및 품질 문제를 해결하기 위해 기존 워크플로우에 원활하게 통합됩니다.
1. 핵심 출시 검증
새로운 기능이나 모델 업데이트를 출시하기 전에, 현재 시스템과 제안된 시스템 간에 구조화된 A/B 비교를 수행하십시오. 인간 라벨링(Human Labeling) 기능을 활용하여 주제 전문가와 제품 관리자를 참여시켜 원천 진실(Ground Truth) 검증을 수행함으로써, 새로운 AI 동작이 사용자 기대치와 규정 준수 요구 사항에 완벽하게 부합하도록 보장할 수 있습니다.
2. 회귀 방지 자동화
Scorecard 평가를 CI/CD 파이프라인에 직접 통합하십시오. 이 자동화된 워크플로우는 성능이 정의된 임계값 아래로 떨어질 때 경고를 발생시켜, 회귀를 효과적으로 조기에 감지합니다. 과거 프로덕션 실패 사례를 바탕으로 생성된 테스트를 포함하여 포괄적인 테스트 스위트를 체계적으로 실행함으로써, 새로운 코드와 모델을 확신을 가지고 배포할 수 있습니다.
3. 복잡한 에이전트 워크플로우 최적화
복잡한 추론이나 도구 호출과 같은 정교한 다단계 작업을 처리하는 에이전트의 경우, Scorecard Playground를 활용하여 실제 요청을 바탕으로 다양한 모델과 프롬프트 체인을 나란히 놓고 신속하게 프로토타이핑하고 비교할 수 있습니다. 종단 간(End-to-End), 모델 추론(Model Inference), 네트워크(Network) 등 상세한 지연 시간 지표(Latency Metrics)를 캡처하여 성능 병목 현상을 식별하고, 배포 전에 에이전트의 효율성을 최적화할 수 있습니다.
차별화된 강점
Scorecard는 대규모로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 데 필수적인 체계적인 인프라와 교차 기능적 가시성을 제공하도록 설계되었습니다.
체계적인 AI 평가 인프라: Scorecard는 AI 평가를 체계적으로 수행하는 데 필요한 인프라를 제공하여, 수동적인 검사 방식을 표준화된 프로세스로 대체합니다. 이를 통해 AI 엔지니어는 개발에 더욱 집중할 수 있고, 플랫폼은 개선 사항을 자동으로 검증하고 회귀를 방지합니다.
인간 중심의 교차 기능적 설계: Scorecard는 제품 관리자, 주제 전문가, 개발자를 한데 모아 협업할 수 있도록 설계되었습니다. 비기술적 이해관계자도 쉽게 도메인 전문 지식을 제공하여 품질 지표를 공동으로 정의하고 결과를 검증함으로써, AI 제품이 기술적 요구 사항뿐만 아니라 사용자 기대치까지 모두 충족하도록 보장할 수 있습니다.
최고 수준의 개발자 경험: Scorecard는 빠르고 쉬운 통합을 위해 설계되었습니다. Python 및 JavaScript/TypeScript용 포괄적인 SDK와 강력한 REST API를 활용하여, Scorecard를 몇 분 안에 프로덕션 배포에 통합하고 즉시 빠른 피드백 루프를 구축할 수 있습니다.
결론
Scorecard는 팀이 진정으로 신뢰할 수 있는 AI 제품을 구축하고 출시하는 데 필요한 체계적인 구조, 명확성, 그리고 자신감을 제공합니다. 실제 환경의 성능 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하고 평가 과정을 개발 주기 전반에 통합함으로써, 지속적으로 개선되는 예측 가능한 AI 경험을 보장할 수 있습니다.
More information on Scorecard
Launched
2018-01
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
3049867
Follow
Month Visit
6.4K
Tech used
Top 5 Countries
65.98%
24.64%
5.02%
4.36%
United States
United Kingdom
Croatia
Canada
Traffic Sources
12.84%
1.38%
0.1%
9.04%
22.98%
53.6%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Oct 19, 2025)
Scorecard was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-18.
Scorecard 대체품
더보기 대체품-
-
Braintrust: 신뢰도 높은 AI 애플리케이션의 개발, 테스트, 모니터링을 위한 엔드-투-엔드 플랫폼. 예측 가능하고 고품질의 LLM 결과를 제공합니다.
-
-
-
