Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 실무형 AI 에이전트 자동 배포 혁신

AI 에이전트 배포의 새로운 지평, Amazon Bedrock AgentCore Runtime

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 기업들은 점점 더 다양한 인공지능 도구와 에이전트를 실무에 도입하려고 노력하고 있습니다. 그러나 실제로 많은 조직들이 파일럿 단계에서 정체되는 경우가 많습니다. 이유는 여러 개발 프레임워크의 통합 문제, 보안, 세션 관리, 리소스 예측 실패, 신원 인증 등의 복합적인 기술 과제 때문입니다. 이러한 문제를 해결하고 AI 에이전트의 실질적인 서비스화를 지원하기 위해 Amazon Web Services는 Amazon Bedrock AgentCore Runtime을 선보였습니다.

AgentCore Runtime은 AI 에이전트를 위한 보안성 높은 서버리스 환경을 제공하며, 개발자들이 복잡한 인프라를 관리하지 않고도 지능형 사용자 경험을 구축할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 AgentCore Runtime의 핵심 기능, 활용 방법(how), 자동화 및 배포 가이드, 사례 등을 중심으로 살펴보겠습니다.

다양한 프레임워크와 모델의 통합 유연성
AgentCore Runtime은 프레임워크 및 언어 모델(Large Language Model, LLM)에 중립적인 구조를 갖고 있어, LangGraph, CrewAI, Strands 등 기존에 사용하던 프레임워크를 그대로 통합할 수 있습니다. 안트로픽의 Claude, OpenAI GPT-4o mini, Google Gemini 등 다양한 모델도 자유롭게 연동 가능하여, 상황에 맞는 모델 선택이 가능합니다.

차별화된 배포 방식: 4줄 코드로 자동 배포
AgentCore는 불필요한 인프라 설정 없이 'app.run()' 호출만으로 배포가 가능합니다. 다음은 통합에 필요한 간단한 4줄의 코드 예시입니다.

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp
app = BedrockAgentCoreApp()
@app.entrypoint
def handler(): …
app.run()

'uv' 환경 구성 도구와 starter toolkit을 함께 사용하면 AWS Sagemaker나 여러 CI/CD 도구와 병행하여 운영 자동화도 가능하며, stream_async 함수로 스트리밍 처리를 간편하게 구현할 수 있어 사용자의 상호 피드백 속도 향상이 기대됩니다.

세션 기반 상태 관리와 보안 격리 접근
AgentCore Runtime은 마이크로 VM 단위의 격리 환경에서 동작합니다. 이 VM은 최대 8시간까지 지속되며, 사용자별 세션 식별자를 바탕으로 실행 환경을 분리합니다. 이를 통해 불특정 사용자 간의 데이터 누수, 인증 키 공유 등 보안 리스크를 최소화합니다.

에이전트 세션 생명주기는 활성(Active) → 대기(Idle) → 종료(Terminated) 세 가지 상태를 기준으로 자원을 효율적으로 할당합니다. 이는 자동화된 세션 수명 주기 관리와 연결되어 배포 안정성 확보에 중요한 기반이 됩니다.

아이덴티티 내장으로 인증/인가 편의성 확보
AgentCore는 사용자 ID별 임베디드 아이덴티티를 통해 IAM 기반 또는 JWT OAuth2 기반 인증을 지원합니다. 예를 들어 Google Drive 접근 시 사용자별 토큰 인증을 설정하거나, Cognito, Okta, Microsoft Entra 같은 Identity Provider 연동이 가능하며, 각 요청에 대해 자동으로 적절한 보안 토큰을 할당하여 실시간 신원 검증을 강화합니다.

세션 지속성과 장기 기억 기능을 위한 AgentCore Memory
AgentCore Runtime은 세션 활성화 동안 상태를 유지할 수는 있지만, 세션 외부에서는 정보가 사라집니다. 이를 보완하기 위해 AgentCore Memory를 함께 사용하면 장/단기 메모리 구조를 통해 대화 이력, 사용자 선호도, 인사이트 등을 지속적으로 유지할 수 있습니다.

복합 모달 처리 및 대용량 페이로드 지원
AgentCore는 100MB 크기의 단일 요청 데이터를 처리할 수 있어, 텍스트 외에도 이미지, 문서, 오디오 등 다양한 형식의 대용량 인풋을 통합 분석할 수 있습니다. 예를 들어 재무 데이터와 대시보드 스크린샷을 한 번에 업로드하여 차이를 자동 분석하는 것이 가능합니다.

비동기 멀티 스텝 작동 지원
AI 에이전트의 처리는 종종 몇 시간에 걸쳐 실행되며, 단편적인 응답만으로 해결되지 않을 수 있습니다. AgentCore는 최대 8시간의 비동기 세션을 지원하고, 상태 추적 함수를 통해 사용자 명령의 상태 보고 및 취소 처리를 API로 즉시 구현할 수 있습니다.

효율적인 과금 모델: 사용한 만큼 지불
AgentCore Runtime의 가장 큰 차별점 중 하나는 사용 기반 과금입니다. 사용자는 실제 CPU 사용 시간 및 메모리 소모량 기준으로 비용을 지불하게 되며, I/O 대기 상태에서는 추가 비용이 발생하지 않습니다. 일반적인 고객상담 봇 시나리오에서는 기존 모델 대비 최대 70% 비용 절감이 가능합니다.

AgentCore Runtime 도입은 더 이상 선택이 아니라, 활용(Utilization) 중심의 구성전략입니다. 기존의 서버리스 환경의 한계를 넘어 AI 에이전트 운영의 현실적인 대안을 제시하며, 자동화된 배포(Deployment Guide), 세션 격리 보안, 통합 인증 연동, 메모리 기반 향상 학습까지 다양한 활용 옵션을 갖추고 있습니다.

AgentCore Runtime 관련 예제와 설치 가이드는 아래 GitHub 저장소에서 확인하시기 바랍니다.
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/securely-launch-and-scale-your-agents-and-tools-on-amazon-bedrock-agentcore-runtime/