AI 에이전트의 대규모 실전 배포를 위한 전략적 접근법

AI 에이전트의 대규모 실전 배포를 위한 실용적 접근 전략

AI 기술은 이미 일상적인 업무 방식과 비즈니스 운영 전반에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 특히 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’는 자율적으로 문제를 해결하고 업무를 자동화하며, 산업 전반에서 새로운 가치를 창출하고 있습니다. AstraZeneca는 건강 데이터를 더 빠르게 분석하여 의학 연구를 가속화했고, Yahoo Finance는 투자 리서치를 자동화했으며, Syngenta는 AI를 기반으로 정밀 농업을 실현했습니다.

이러한 혁신을 확산시키기 위해서는 신뢰할 수 있으며 실제로 운영 가능한 AI 에이전트를 규모에 맞게 구축하고 배포할 수 있는 기술적 기반이 필요합니다. 이에 따라 AWS는 ‘생산 환경에 즉시 적용할 수 있는(agent-to-production) AI 에이전트 구축’을 핵심 전략으로 삼고, 다양한 기능과 기술을 통합한 ‘AgentCore’를 제공합니다.

실전 배치를 위한 핵심 원칙과 아키텍처

AWS는 수십만 고객사의 에이전트 도입 사례와 자체 내부 활용 경험을 바탕으로 네 가지 주요 원칙을 정의했습니다.

1. 민첩성을 수용하는 설계
   기술과 사용자가 빠르게 변화하는 상황에서, 예측 불가능한 미래를 유연하게 수용할 수 있도록 아키텍처는 유연성과 확장성을 갖춰야 합니다. Amazon Bedrock 기반의 AgentCore는 다양한 오픈소스 프레임워크(CrewAI, LangGraph 등)와 연동되며, 개발자가 특정 모델에 종속되지 않고 자유롭게 선택하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

2. 인프라 기본 원칙의 진화
   보안, 신뢰성, 확장성, 식별자 관리 및 관찰 가능성 등 기존 엔터프라이즈 기술의 핵심 요소가 에이전틱 환경에 맞게 진화했습니다. 예를 들어, AgentCore는 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다.

• 서버리스 런타임 기반의 격리된 실행 환경
• 사용자와 에이전트 권한 모두를 관리하는 Identity
• 실시간 대시보드 기반의 Observability 기능
• 자체 메모리 스토어를 통한 작업 문맥 유지 Memory
• 웹 상의 작업을 수행할 수 있는 Browser
• 코드 분석 및 실행 기반의 Code Interpreter 등

이러한 구조는 자동화를 단순화하면서도 보안과 확장성을 유지해 줍니다.

3. 모델 선택과 기업 전용 데이터 활용
   성공적인 AI 구현의 핵심은 ‘모델과 데이터의 결합’입니다. Amazon Nova 및 SageMaker 기반 커스터마이징 기능을 통해 기관 고유의 데이터를 모델에 결합해 뛰어난 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, SFT, DPO, RLHF 등 다양한 튜닝 기법을 활용한 모델을 Amazon Bedrock 상에 바로 배포할 수 있어 고성능 특화 AI 시스템을 구현할 수 있습니다.

데이터 측면에서도 Amazon S3 Vectors는 벡터 임베딩을 최대 90% 비용 절감과 함께 실시간 검색으로 처리할 수 있어, RAG 기반 검색 적용과 고객 경험 향상에 큰 강점을 제공합니다.

4. 에이전트 활용 솔루션의 배포
   모델과 인프라를 넘어서, AWS는 미리 구축된 agent 솔루션을 Marketplace에서 제공하여 즉시 사용할 수 있는 자동화 사례들을 제공합니다. 여기에 AWS Transform, Amazon Connect와 같은 자체 솔루션까지 더해져 비즈니스 고객들은 코드 분석, 리팩토링, 고객 응대를 포함한 다양한 시나리오를 실시간으로 최적화하고 있습니다.

특히, Kiro와 같은 개발자 도구 에이전트는 기획부터 코드, 문서, 테스트 생성까지 자동화해 개발 생산성을 대폭 향상시킵니다.

마무리하며: 지금이 시작할 시간입니다

AI는 더 이상 미래 기술이 아닙니다. 이미 비즈니스 중심에 있는 전략 자산이며, 생산성을 극대화하고 고객 경험을 변화시키는 핵심 도구입니다. AWS는 이를 실현하기 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 토대를 제공하고 있으며, 사용자는 구체적인 업무 문제 해결을 목표로 지금 바로 시작하는 것이 가장 중요합니다.

에이전트 기반 자동화의 시작을 고민하고 있다면, AWS가 제공하는 가이드를 활용해 실질적인 가치 창출에 집중해보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enabling-customers-to-deliver-production-ready-ai-agents-at-scale/