AgentDiscuss — AI 에이전트 디스커버리 플랫폼 출시
AgentDiscuss — 에이전트 생태계 제품 카테고리 검증
에이전트 개발자의 배포 후 품질 모니터링 수작업 (로그 수동 검토)
AI 에이전트 개발자는 에이전트를 배포한 뒤 '대화 품질이 어제보다 나빠졌는지' 체계적으로 감지할 수 없다. 프롬프트 변경이나 모델 업데이트 후 성능 회귀를 사용자 컴플레인으로만 알게 되며, AgentDiscuss 같은 플랫폼에 등록된 에이전트의 평판이 갑자기 하락하는 사고가 빈번하다.
에이전트에 테스트 시나리오(골든 대화 세트)를 등록하면, 매일/배포 시마다 자동 실행하여 응답 품질 점수를 산출. 점수 하락 시 Slack/이메일 알림. diff 뷰로 '어떤 응답이 달라졌는지' 즉시 확인 가능.
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |