AWS Amazon Bedrock을 활용한 지능형 멀티 에이전트 비즈니스 시스템 구축 가이드

AWS Amazon Bedrock를 활용한 지능형 멀티 에이전트 비즈니스 전문가 시스템 구성 가이드

소개

조직의 데이터가 다양한 부서에 분산되어 있는 경우, 그 데이터를 통합적으로 수집하고 분석하는 것은 매우 복잡한 과제가 될 수 있습니다. 특히 제약바이오 산업처럼 R&D, 법무, 재무 분야의 전문성이 모두 요구되는 비즈니스 환경에서는 이런 문제를 해결할 새로운 접근이 필요합니다. 이번 포스트에서는 Amazon Bedrock의 멀티 에이전트 협업(Multi-Agent Collaboration) 기능을 통해 어떻게 자동화된 지능형 시스템을 구성하여 복잡한 조직 문제를 해결할 수 있는지를 분석합니다. 이를 통해 활용 가능성, 자동화 전략, 시스템 구성 방식, 각 분야 간 데이터 통합 방식 등을 구체적으로 소개합니다.

핵심 내용

Amazon Bedrock Agents: 멀티 에이전트 협업 개요

Amazon Bedrock Agents는 다양한 AWS 데이터 소스와 손쉽게 통합되며, 보안 및 확장성을 갖춘 인텔리전트 에이전트 시스템을 구성하는 데 최적화된 솔루션입니다. 특히 이번 업데이트에는 각 도메인에 특화된 서브에이전트들과 이를 통합하고 조율하는 슈퍼바이저 에이전트가 함께 작동하는 멀티 에이전트 협업 기능이 포함되어 있습니다. 이 구조는 단일 모델로 인한 제한(예: 프롬프트 길이 문제, 도메인 간 정보 혼합으로 인한 정확도 손실 등)을 해결하고 각 영역에 최적화된 모델과 워크플로우를 운영할 수 있게 합니다.

활용 사례: 제약사 데이터 통합 분석

가상의 제약사인 PharmaCorp 사례를 통해, Bedrock 기반의 멀티 에이전트 시스템을 어떻게 배포하고 운영할 수 있는지 설명합니다. PharmaCorp는 R&D, 법무, 재무 부서 각각에 분산된 구조 및 비정형 데이터를 갖고 있으며, 이로 인해 의사결정이 지연되고 있습니다.

이를 해결하기 위한 구조는 다음과 같습니다:

1. 슈퍼바이저 에이전트 – Orchestrator 역할
2. R&D 서브에이전트 – Amazon Athena를 통해 S3에서 임상 정보 검색
3. 법무 서브에이전트 – 특허 및 소송 관련 비정형 텍스트 데이터 접근
4. 재무 서브에이전트 – Redshift와 Athena를 통해 재무정보와 예산 접근

이들은 각자의 역할에 맞는 데이터만 접근 가능하며, 슈퍼바이저 에이전트는 사용자 질의를 적절히 분할하고 각 서브에이전트의 응답을 조합해 통합 분석 결과를 생성합니다.

배포 가이드: CloudFormation을 통한 자동화

Amazon Bedrock 에이전트를 기반으로 한 멀티 에이전트 시스템은 AWS CloudFormation 템플릿을 통해 손쉽게 배포할 수 있습니다. 필요한 리소스(2개의 S3 Bucket, Lambda 함수 2개, EC2 인스턴스, Bedrock 에이전트 및 지식 베이스)를 YAML 기반 템플릿으로 정의한 후, 콘솔에서 클릭 몇 번만으로 인프라를 자동으로 구성할 수 있습니다.

비즈니스 질의 응답 예시

다음과 같은 복잡한 질의에 대해 멀티 에이전트 시스템이 어떻게 작동하는지 살펴봅니다.

“NeuroClear의 2상 임상시험 결과가 PharmaCorp의 주가, 특허 신청, 법적 리스크에 어떤 영향을 미쳤는가?”

움직임은 다음과 같습니다:

• 슈퍼바이저 에이전트가 질의 분해
• R&D 서브에이전트: 임상 결과 및 부작용 분석
• 재무 서브에이전트: 주가 변화 측정
• 법무 서브에이전트: 특허 등록 내역 및 소송 리스크 평가
• 최종적으로 통합 응답 생성

이는 단순한 QA 시스템을 넘어서, 도메인별 전문성과 자동화를 바탕으로 실제 비즈니스 의사결정에 직접 기여 가능한 고도화된 에이전트 시스템임을 보여줍니다.

도입 시 고려사항

멀티 에이전트 시스템은 높은 인텔리전스를 제공하지만, 그에 따른 지연(latency), 모델 호출 비용, 테스트 복잡성, 에이전트 간 연결 설계 등에 대한 부담도 존재합니다. 그러나 최근에는 빠른 속도의 경량 모델들, Trace 기능 및 관찰 도구, 모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 표준화 추세로 이들 문제를 완화할 수 있습니다.

결론

Amazon Bedrock 기반의 멀티 에이전트 시스템은 지금까지 복잡한 도메인 협업에 제한을 겪었던 많은 기업, 특히 제약·바이오, 의료, 금융, 여행 산업 등에서 큰 효과를 발휘할 수 있습니다. 이 시스템은 데이터 사일로를 해소하고, 각 팀의 전문 지식을 손쉽게 통합 분석하며, 비용-지연-정확도에 균형 잡힌 아키텍처를 제공합니다.

멀티 에이전트 시스템이 필요하다면 지금 Amazon Bedrock의 Multi-Agent Collaboration 기능으로 자동화와 지능화를 동시에 실현해 보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-intelligent-multi-agent-business-expert-using-amazon-bedrock/