AI 기반 고객 지원 시스템을 개발했다고 가정해보자.
10,000명의 가상 사용자가 동시에 요청을 보내도 서버는 멀쩡하다. 대시보드는 전부 초록불이고, 지연 시간도 훌륭하다. 그래서 금요일 오후, 자신 있게 배포를 한다.
그런데 월요일 아침, 단 300명의 실제 사용자만 접속했을 뿐인데 시스템이 무너진다. 네트워크 폭주도 없고, 코드 버그도 없다. 그런데도 시스템은 갑자기 느려지고, API는 지연되고, 토큰 사용량은 치솟는다.
이 문제의 핵심은 하나다.
전통적인 부하 테스트는 **“요청 수”**를 측정하지만, 실제 AI 에이전트 시스템을 깨뜨리는 것은 **“대화의 깊이와 인지 부하(Cognitive Load)”**이다.
이 글은 기존 부하 테스트가 왜 AI 에이전트에게는 거짓말을 하는지, 무엇이 성능을 망가뜨리는지, 그리고 무엇을 테스트해야 실제 문제를 발견할 수 있는지를 정리한다.
전통적인 부하 테스트가 가진 3가지 잘못된 가정
1. 요청은 서로 독립적이다
전통적인 API 테스트에서는 요청 1번과 요청 1,000번이 서로 영향을 주지 않는다.
그러나 AI 에이전트는 다르다.
사용자의 대화가 누적되면서 컨텍스트(문맥)가 쌓이고, 토큰 사용량이 늘어나며, 지연 시간도 기하급수적으로 증가한다.
예를 들어 동일한 사용자라도:
첫 번째 메시지
- 토큰: 150
- 지연 시간: 800ms
대화 10번째 메시지
- 토큰: 2,400
- 지연 시간: 3,200ms
전통적인 부하 테스트는 매번 "깨끗한 요청"만 보낸다.
실제 서비스는 "깊게 쌓인 문맥"을 처리한다.
이 차이가 바로 장애의 원인이다.
2. 동일 입력 → 동일 성능이라는 가정
AI는 비결정적이다. 같은 질문이라도 상황에 따라 처리 경로와 응답 속도가 달라진다.
예시 질문: “왜 두 번 결제되었나요?”
- 22%: FAQ 매칭 → 1초 미만
- 54%: 주문 내역 분석 → 1~3초
- 19%: 복잡한 추론 → 3~7초
- 5%: 도구 연쇄 호출 → 7~15초
동일 요청인데 최대 15배 차이가 난다.
전통적 p99 지연 시간 기준은 의미가 없다.
3. 테스트 트래픽이 실제 상황을 대표한다고 믿는다
부하 테스트 스크립트는 대부분 다음과 같다.
loop:
query = random_question_from_list()
response = agent.ask(query)
sleep(random(1,5))
하지만 실제 대화는 이렇게 이어진다.
- 주문 조회
- 배송 예상 시간
- 주소 변경
- 부재 시 대안 요청
각 요청은 이전 요청을 기반으로 추가 계산을 일으킨다.
테스트 스크립트는 결코 이런 현실을 반영하지 못한다.
실제 AI 에이전트를 망가뜨리는 4가지 패턴
1. 컨텍스트 폭주(Context Avalanche)
대화가 길어질수록 컨텍스트는 기하급수적으로 늘어난다.
한 헬프데스크 AI 시스템은 단 12번의 대화만에 컨텍스트 윈도우 90%를 사용했다.
13번째 메시지에서 시스템은 긴급 컨텍스트 압축 루틴을 실행했고, 이것은 4초 이상 걸렸다.
사용자는 시스템이 멈췄다고 느끼고 새로고침한다.
기존 세션은 리소스를 계속 잡아먹는다.
이 패턴이 동시에 여러 세션에서 발생하면 전체 시스템이 불안정해진다.
2. 추론 스파이럴(Reasoning Spiral)
특정 질문은 에이전트가 자기 점검, 되물림, 대안 탐색 등 복잡한 추론을 수행하게 만든다.
예: “내 사용 패턴과 예산에 가장 적합한 플랜은 무엇인가?”
- 8,400 토큰
- 22초
- 여러 API 호출 및 계산
이러한 요청이 몇 개만 몰려도 시스템은 쉽게 포화된다.
3. 멀티모달 메모리 폭발
사용자가 이미지, 문서, 스크린샷을 올리면 상황은 더 심각해진다.
예: 스크린샷 4장 업로드
- 텍스트 컨텍스트: 4,200 토큰
- 이미지 인코딩: 16,800 토큰
- 총 21,000 토큰 사용
- 응답 지연: 1.2초 → 8.7초
- 메모리 370MB 증가
전통 로드 테스트는 멀티모달 입력을 전혀 고려하지 않는다.
4. 도구 호출 연쇄(Cascade)
질문의 의도에 따라 도구 호출이 폭발적으로 늘어날 수 있다.
예: “내 계정과 업계 평균을 비교해줘”
- SQL 조회
- 벤치마크 데이터 조회
- 데이터 변환
- 외부 API 재시도
- 시각화 생성
8개의 도구 호출, 27초, 여러 번의 재시도.
전통 테스트는 이렇게 복잡한 호출 흐름을 전혀 재현하지 못한다.
새로운 테스트 전략: AI 시스템은 ‘대화’를 테스트해야 한다
1. 대화 패턴 기반 테스트
대화를 유형별로 분류한다.
- 단문 처리형: 1~3 메시지
- 일반 상담형: 4~8 메시지
- 복잡한 조사형: 9~15 메시지
- 장기 대화형: 15 메시지 이상
그리고 실제 서비스 비율대로 구성한다.
예:
- 40% 단문
- 35% 일반
- 20% 복잡
- 5% 장기
이는 단순 요청 대신 대화 흐름 시뮬레이션을 가능하게 한다.
2. 인지 부하 측정(Cognitive Load Profiling)
카운트할 것은 요청 수가 아니라 아래 값들이다.
- 대화별 토큰 사용량
- 컨텍스트 윈도우 사용률
- 도구 호출 깊이
- 모델 교체 빈도(저가형→고성능 모델)
- 추론 단계 수
이 지표가 진짜 병목을 드러낸다.
3. 적대적 입력 테스트(Adversarial Input Testing)
현실에서는 스크립트에 없는 질문이 튀어나온다.
예:
- “예전에 이야기한 내용 전체 요약해줘.”
- “이 3개의 문서와 사진 비교해서 추천해줘.”
- “가장 저렴하면서 조건 7개를 모두 만족하는 옵션 찾아줘.”
이런 입력이 시스템을 파괴한다.
테스트에서도 반드시 포함해야 한다.
4. AI 인지 혼란을 유발하는 Chaos Engineering
전통 Chaos Engineering은 인프라에 장애를 넣는다.
AI Chaos Engineering은 인지 궤도를 흔든다.
예:
- 모델 속도 강제 저하
- 토큰 사용량 제한
- 컨텍스트 초과 상황 강제 발생
- 도구 호출 실패 삽입
이런 실험이 실제 장애 원인을 조기에 발견하게 한다.
AI 에이전트 성능을 결정하는 새로운 핵심 지표
대화 건강 지표
- 평균 대화 길이
- 컨텍스트 압축 발생 빈도
- 대화 중단률
인지 부하 지표
- 토큰 소비 속도
- 추론 단계 분포
- 도구 호출 체인 깊이
비용 지표
- 대화당 비용
- 실패한 처리에 사용된 낭비 토큰
- 비용 이상치 발생률
품질 지표
- 긴 대화에서의 정확도 저하
- 에이전트 기억력(문맥 일관성)
- 인간 상담원 개입률
이 지표들이 실제 장애를 예측한다.
현실적인 테스트 프레임워크
1단계: 실제 데이터 기반 파악
- 프로덕션 5% 트래픽 테스트
- 토큰, 비용, 지연, 컨텍스트 통계 수집
2단계: 실제 패턴을 모방한 시뮬레이션
- 실제 대화 길이 분포 반영
- 멀티모달 입력 포함
- 추론 복잡도 재현
3단계: 지속 검증
- 배포 전 테스트
- Baseline과 분포 비교
- 코그니티브 로드 기반 알림
- 카나리 배포
AI 에이전트 시스템은 더 이상 “요청 수”로 성능을 판단할 수 없다.
대화가 길어지고, 추론 깊이가 증가하고, 멀티모달 입력이 쌓일수록 성능은 급격히 저하된다.
전통적인 부하 테스트는 이런 현실을 전혀 반영하지 못한다.
그래서 테스트에서는 10,000명이 잘 버티는데 실제 서비스는 300명만 와도 터진다.
앞으로의 성능 테스트는 “요청 테스트”가 아니라 “대화 테스트”,
더 나아가 **“인지 부하 테스트”**로 진화해야 한다.
새로운 지표와 새로운 전략을 적용한 팀은 더 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있다.
결국 AI 시스템의 성능을 결정짓는 것은 서버의 처리량이 아니라 **에이전트가 ‘얼마나 생각해야 하는가’**이다.
이제 테스트는 현실을 따라가야 한다.
그리고 그 현실은, 대화형 AI가 모든 것을 바꿔놓았다.
Why Load Tests Lie: Harsh Truth About AI Agent Performance
The performance engineering community spent decades perfecting load testing and got good at it. Then AI agents threw that whole playbook out the window.
thenewstack.io
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