생성형 AI 코드 실행을 위한 안전하고 자동화된 인터프리터

인공지능 에이전트의 계산 능력, 이제는 실행까지 안전하고 자동화된 방식으로

최근 생성형 AI 분야는 이전과는 차원이 다른 혁신 속도를 보이면서, LLM이 복잡한 코드 생성 능력을 갖추게 되었습니다. 그러나 이러한 코드의 실행은 여전히 보안, 인프라 관리, 컴플라이언스 등의 측면에서 많은 제약이 따릅니다. 이를 해결하기 위해 AWS는 ‘Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter’를 출시했습니다. 이 서비스는 신뢰할 수 없는 AI 코드를 안전하게 실행할 수 있는 샌드박스 환경을 제공하며, 개발자와 기업이 생성형 AI를 실제 업무에 효과적으로 접목할 수 있도록 돕습니다.

이 블로그에서는 Bedrock AgentCore Code Interpreter의 구조, 활용법, 비교, 배포 가이드를 포함한 전반적인 활용 전략과 실제 업무 시나리오를 중심으로 설명합니다.

보안과 확장성의 균형을 위한 해법

복잡한 수학 연산, 데이터 분석, 시각화를 수행하기 위한 AI 코드 실행 환경은 보안 취약점, 인프라 셋업의 어려움, 유지 보수 이슈 등 활성화에 많은 장애물이 있었습니다. 특히 기업 내에서는 다음과 같은 문제가 반복적으로 발생했습니다.

• AI가 생성한 코드에 대한 신뢰 부족 및 보안 이슈
• 컨테이너 격리, 네트워크 분리, 모니터링 구성 등 까다로운 인프라 구성 요구
• AI 워크로드의 변동성에 따른 확장성 부족
• 기존 LangChain, LangGraph 같은 프레임워크와의 통합 복잡도
• 데이터 접근 제어, 감사 로그, 규제 준수 같은 컴플라이언스 이슈

Bedrock AgentCore Code Interpreter는 이러한 기업 환경상의 어려움을 해결하고, AI 에이전트를 실무 수준의 자동화 도구로 확장하기 위한 최적의 선택지를 제공합니다.

AgentCore Code Interpreter의 주요 기능

이 서비스는 생성형 AI가 생성한 Python, JavaScript, TypeScript 등의 코드를 격리된 샌드박스 환경에서 실행하며, 그 결과를 다시 에이전트에게 피드백하는 형태로 동작합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 안전한 샌드박스 구조: 세션별로 격리된 실행 환경 제공
• 구성 가능한 네트워크 접근 정책: 완전 독립 실행 또는 제한 네트워크 연결 모드 선택 가능
• 실시간 자원 조율 및 자동 종료: 비효율 제거와 보안성 강화를 동시에
• 풍부한 Python 런타임: pandas, numpy, matplotlib 등 데이터 과학 패키지 사전 내장
• 파일 업로드/다운로드 지원 및 S3 연동
• IAM 기반 보안 정책과 CloudTrail 연계 감사 기능

해당 구조는 AI가 생성한 코드가 외부 시스템을 간섭하지 않도록 하고, 샌드박스 수준에서의 제어를 가능하게 하여 엔터프라이즈 수준의 보안요건도 충족합니다.

실제 활용 사례: 자동화된 재무 분석 및 대화형 데이터 과학

활용 예시 1. 자동화된 재무 분석

사용자가 청구 내역 CSV 파일을 제공하고 카테고리별 비용 분석을 요청하면 다음과 같은 흐름으로 자동화가 진행됩니다.

1. 에이전트는 데이터 파일을 받아 pandas로 분석 코드 작성
2. 집계된 데이터를 matplotlib로 시각화한 후 이미지 저장
3. 텍스트 해석과 함께 결과 그래프 반환

활용 예시 2. 대화형 데이터 과학 어시스턴트

데이터 과학자가 순차적 분석을 요청하면, 세션 내 상태유지를 통해 단계별 분석이 가능합니다.

1. describe()로 통계 요약
2. 산점도의 추출
3. 선형 회귀 모델 학습과 R² 값 반환

위와 같은 과정은 각 API 호출과 데이터 로딩 없이 프롬프트만으로 진행되며, 반복적 실행과 시각적 디버깅이 가능합니다.

간단한 활용 예시 코드

Strands SDK와 함께 사용하는 간단한 예시는 다음과 같은 순서를 따릅니다.

1. SDK 설치: pip install bedrock-agentcore
2. Python 셋업: Agent 정의, tool 생성
3. 코드 실행 함수 정의
4. 프롬프트로 질문 → 자동 코드 생성 및 실행 결과 피드백

이로써 별도의 환경 구성 없이도 자동화된 응답 생성 및 계산 결과 제공이 가능합니다. 예를 들어 Prime numbers를 구하고, 조건에 부합하는 가장 큰 소수를 추출하는 것도 즉시 실행 가능합니다.

서비스 사용 시작하기

서비스는 GitHub에서 코드를 받아 예제를 참조하거나, AWS 콘솔에서 바로 시작할 수 있습니다. 가격 또한 사용량 기반 과금제로, 시간당 최대 자원 점유 기준으로 요금이 부과됩니다. 더불어 다양한 Region에서 제공 중이며, 별도 계약 없이도 활성화가 가능합니다.

결론: AI 자동화의 핵심 파트너

복잡한 계산, 시각화, 반복적인 분석을 AI에게 의뢰하고 싶다면 Bedrock AgentCore Code Interpreter는 훌륭한 선택지입니다. 기존의 AI 도구가 갖지 못한 실행, 보안, 확장성을 갖춘 구조로써 실제 시스템과 통합되기 위한 모든 토대를 갖추고 있습니다. 생성형 AI의 출력 결과를 검증하고 실제 데이터 기반으로 작동하게 만들고자 한다면, 이 서비스는 강력한 레버리지 포인트가 될 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-the-amazon-bedrock-agentcore-code-interpreter/