Amazon Bedrock AgentCore Identity를 통한 안전한 AI 에이전트 배포 전략

Amazon Bedrock AgentCore Identity를 활용한 안전한 AI 에이전트 배포 가이드

기업이 생성형 AI 기반 에이전트를 생산 환경에 도입하면서 가장 중요한 과제 중 하나는 ID 및 접근 관리입니다. 다양한 시스템과 사용자, 외부 SaaS 애플리케이션에 접근해야 하는 AI 에이전트는 기존 애플리케이션 보안 모델만으로는 대응이 어렵습니다. 이에 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 함께 ID 및 접근 제어를 위한 전용 서비스인 AgentCore Identity를 도입했습니다. 본 글에서는 해당 서비스의 주요 기능, 사례, 활용 방법 및 구축 가이드를 살펴봅니다.

AI 에이전트를 위한 ID 및 접근제어의 복잡성

AI 에이전트는 사용자 또는 애플리케이션의 요청을 받아 다양한 외부 도구(GitHub, Salesforce, Slack 등)와 상호작용하며 작업을 수행합니다. 이러한 구조에서는 다음과 같은 보안과 관련된 과제가 발생합니다:

• 인바운드 인증: 사용자가 AI 에이전트를 호출할 때, 해당 사용자가 누구이며 어떤 권한이 있는지를 확인해줘야 합니다.

• 아웃바운드 인증: 에이전트가 사용자 대신 Slack 메시지를 보내거나 GitHub 정보를 조회할 수 있도록 허용하되, 무단 접근은 방지해야 합니다.

• 외부 ID 시스템과의 통합: 기업은 종종 자체적으로 구축한 ID 인프라(e.g. Okta, Microsoft Entra ID)와의 통합을 요구합니다.

• 규제 및 감사 준수: 로그 추적, 사용자 데이터 분리, 접근 기록 저장 등이 필요합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Identity 주요 기능

이 서비스는 AI 에이전트를 위한 ID 및 자격 증명 관리 기능을 제공하며, AWS 서비스 및 외부 시스템과 자동/안전하게 연동할 수 있도록 설계되었습니다. 핵심 기능은 다음과 같습니다:

• Agent Identity 디렉터리: 조직 내 여러 에이전트의 ID와 메타데이터를 중앙에서 관리

• Agent Authorizer: 사용자 또는 서비스가 에이전트를 호출할 수 있는지 검증

• Resource Credential Provider: 에이전트가 외부 서비스(GitHub 등)에 접근할 수 있게 자격정보 제공

• Token Vault: 사용자의 OAuth 토큰, API 키 등을 안전하게 저장 및 필요 시 에이전트에게 전달

또한 Agent SDK에 선언적 어노테이션을 통해 OAuth와 같은 인증 흐름을 자동으로 수행할 수 있으며, 별도의 코드 없이 API Key injection, 토큰 재생성 등의 처리가 가능합니다.

실전 예제 – GitHub 도우미 AI 에이전트 배포

다음은 개발팀의 GitHub 저장소 관리 및 이슈 추적을 자동화해주는 AI 에이전트 구축 예시입니다.

1단계: Cognito 등 OAuth2.0 기반 ID 공급자 설정

AWS Cognito를 활용한 사용자 인증 설정을 수행합니다. 설정은 AWS Secrets Manager를 활용해 보안 저장합니다.

2단계: JWT 인증 기반 에이전트 생성

AgentCore SDK를 이용하여 OAuth 또는 OpenID Connect 기반 인증을 지원하는 에이전트 런타임을 초기화합니다.

3단계: GitHub OAuth 자격 공급자 구성

GitHub 클라이언트 ID/시크릿을 기반으로 AgentCore Identity에서 OAuth 2.0 공급자를 등록합니다.

4단계: OAuth 기반 도구 구현 및 토큰 자동 처리

@requires_access_token 어노테이션을 활용해 복잡한 3-legged OAuth 플로우를 자동화하며, 사용자 인증이나 토큰 발급이 자동으로 처리됩니다.

5단계: 런타임 배포 및 테스트

AgentCore CLI(Command Line Interface)를 활용하여 실제 AI 에이전트를 배포하고 테스트합니다.

정책, 보안, 활용모델 가이드라인

효율적이고 안전한 배포를 위해 다음과 같은 가이드라인을 권장합니다:

• 최소 권한 원칙: 필수 리소스 접근만 허용
• 사용자 및 에이전트 별 ID 관리
• 자동 토큰 수명 관리 및 만료 설정
• CloudWatch 기반의 로그 및 감사 로깅
• 멀티테넌트 환경에서는 테넌트 단위 토큰 제공 설정

향후 전망 및 마무리

Amazon Bedrock AgentCore Identity는 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 필수 기반으로 부상하고 있습니다. 기업은 이를 통해 사용자 신원 확인, 외부 리소스 접근, 규정 준수 등 다양한 과제를 하나의 플랫폼에서 해결할 수 있습니다. 자동화 및 시스템 간 통합 자동화는 특히 활용도 및 운영 효율성을 극대화합니다. 앞으로 엔터프라이즈 환경에서 AI 에이전트가 효율적으로 활약할 수 있도록, AgentCore Identity 기반의 보안 체계를 적용하는 것이 중요한 전략이 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-bedrock-agentcore-identity-securing-agentic-ai-at-scale/