Haven
Lynx by Haven

AI 에이전트의 실행을 이해하고,문제를 더 빠르게 찾습니다.

Lynx는 AI 에이전트의 모델 호출, 도구 사용, 입력과 출력, 오류를 하나의 실행 흐름으로 기록합니다. 예상하지 못한 동작이 발생했을 때 어떤 판단과 호출 과정에서 문제가 시작됐는지 확인할 수 있도록 돕습니다.

현재 AI 에이전트를 운영하는 팀들과 비공개 베타를 준비하고 있습니다.

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Step 01

User Input

  • · Input text
  • · Latency
↓
Step 02

Agent Reasoning

  • · Session context
  • · Execution path
↓
Step 03

LLM Call

  • · Model & Prompt
  • · Output response
  • · Token usage
  • · Latency
↓
Step 04

Tool Call

  • · Tool arguments
  • · Output / Error
  • · Latency
↓
Step 05

Result

  • · Final Output
  • · Status code

Lynx는 에이전트 실행 과정에서 발생한 모델 호출과 도구 사용을 하나의 세션으로 연결합니다.

WHY LYNX

결과만으로는 에이전트가 왜 그렇게 행동했는지 알기 어렵습니다.

AI 에이전트는 하나의 요청을 처리하는 동안 여러 모델과 도구, 프롬프트, 컨텍스트를 거칩니다. 최종 결과만 저장하면 어느 단계에서 잘못된 판단이 시작됐는지 확인하기 어렵습니다.

기존 애플리케이션 로그는 요청과 오류를 기록하는 데는 적합하지만, 에이전트 내부의 연속적인 실행 맥락을 설명하기에는 부족할 수 있습니다.

Lynx는 분리된 이벤트를 하나의 실행 흐름으로 연결해, 문제가 발생한 당시의 모델 호출과 도구 사용, 입력과 출력을 함께 확인할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다.

What Lynx captures

01. Trace

에이전트의 실행 흐름을 연결합니다.

사용자 입력부터 모델 호출, 도구 사용, 최종 응답까지 발생한 이벤트를 하나의 세션 안에서 확인합니다.

Input · Output · Model · Tool · Latency · Token usage
02. Inspect

문제가 시작된 지점을 확인합니다.

예상하지 못한 결과가 발생했을 때 당시의 프롬프트, 컨텍스트, 도구 인자와 응답을 함께 살펴볼 수 있도록 합니다.

Prompt · Context · Tool arguments · Error
03. Reproduce

동일한 조건을 다시 검토할 수 있도록 돕습니다.

문제가 발생한 실행 기록을 바탕으로 어떤 조건에서 같은 동작이 반복되는지 분석할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다.

Session · Event sequence · Version · Environment
04. Control

위험한 행동을 실행 전에 통제합니다.

허용되지 않은 도구 호출, 반복 실행, 민감정보 전송과 같은 위험을 정책과 가드레일로 통제할 수 있도록 개발하고 있습니다.

Policy · Guardrail · Allow · Block

Building Lynx with teams operating AI agents

현재 Haven은 AI 에이전트를 실제 서비스에 적용하거나 운영하는 팀들과 인터뷰를 진행하며 Lynx의 비공개 베타를 준비하고 있습니다.

운영 중 반복되는 문제, 원인 추적에 걸리는 시간, 기존 도구로 확인하기 어려운 부분에 대해 이야기를 나누고 있습니다.

AI 에이전트 운영 경험을 공유하거나 제품을 함께 검토하고 싶다면 연락해 주세요.

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