AI 에이전트를 신뢰성 있게 구축하는 Amazon Bedrock AgentCore Observability 활용 가이드

AI 에이전트를 신뢰성 있게 구축하는 방법 – Amazon Bedrock AgentCore Observability

AI 기술의 발전과 함께 기업들은 고객 서비스, 업무 자동화, 의사결정 등 다양한 영역에서 AI 에이전트를 도입하고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트가 자동으로 결정을 내리고 도구를 호출함에 따라 예측불가능한 행동이나 오류 발생 시 ‘책임의 공백’이 생길 수 있습니다. 이런 상황에서는 ‘신뢰’를 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이를 위해서는 시스템 초기부터 전방위적인 관찰(Observability) 기능이 반드시 필요합니다.

Amazon은 2025년 뉴욕에서 열린 AWS Summit에서 Amazon Bedrock AgentCore Observability를 공개하며 이러한 과제를 해결할 수 있는 해법을 제시했습니다. 이번 블로그에서는 해당 기능의 핵심 개념과 주요 사례, 그리고 구현 방법을 구체적으로 알아보겠습니다.

Amazon Bedrock AgentCore Observability란?

Amazon Bedrock AgentCore Observability는 다양한 에이전트 프레임워크 및 파운데이션 모델(FM) 상에서 실행되는 AI 에이전트의 행동을 실시간 추적하고, 로깅 및 모니터링할 수 있도록 지원하는 통합 관찰 툴입니다. 복잡한 설정 없이도 빠르게 배포할 수 있도록 설계돼 있으며, 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 손쉬운 초기 설정과 자동화된 추적 기능
• End-to-End 추적 및 시각화 대시보드 제공
• OpenTelemetry 및 생성형 AI 표준에 기반
• 클라우드 환경의 제약을 받지 않는 범용성

배포 환경에 따른 활용 방법 비교

AgentCore Observability는 다음 두 가지 방식으로 AI 에이전트 관찰을 지원합니다.

1. Amazon Bedrock AgentCore Runtime에서 호스팅되는 에이전트

   • 별도 코드 수정 없이 SDK로 감싸는 것만으로 자동 추적 기능이 활성화
   • 빠른 개발 및 테스트 환경에 최적화

2. 외부 환경(EC2, EKS, Lambda 등)에서 실행되는 에이전트

   • OpenTelemetry 구성 요소를 직접 설정하고 로그 그룹 환경 변수 지정
   • 동일한 추적 기능을 CloudWatch에 연동 가능

핵심 구성 요소 및 자동화 흐름

Bedrock AgentCore Observability는 OpenTelemetry 기반의 특징을 살려, 에이전트의 실행 시 모든 상호작용 로그와 성능 정보를 자동으로 수집합니다. 특히 다음과 같은 고급 메트릭을 지원합니다.

• 토큰 사용량 분석 및 도구 선택 패턴
• 추론 흐름 추적 및 세션 지연 시간
• CloudWatch 기반 시각화 및 알림 설정

이러한 기능은 수동 로그 파싱 없이도 이슈를 빠르게 파악하고, 에이전트 성능 개선 시 핵심 지표로 작용합니다.

아래 이미지는 단일 세션에서 발생한 모든 추적, 지연, 오류, 호출 등의 세부 정보가 표시된 화면입니다.

에이전트 배포 환경에 따른 설정 가이드

에이전트가 Amazon Bedrock에서 실행 중이라면 별도 설정 없이 다음 네 줄의 코드만 추가하면 즉시 모니터링이 활성화됩니다.

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

만약 EC2나 EKS, 또는 외부 클라우드 환경에서 실행 중인 경우, .env 파일에 환경 변수를 설정하고 OpenTelemetry Instrumentation 도구로 실행하면 자동 관찰이 가능합니다.

예:
AGENT_OBSERVABILITY_ENABLED=true
OTEL_PYTHON_DISTRO=aws_distro
…
opentelemetry-instrument python agent.py

맞춤 추적 속성과 세션 연동 기능 활용

Bedrock에서는 OpenTelemetry Baggage를 활용해 커스텀 속성을 추가할 수 있어, 프리미엄 사용자, 실험 버전 비교, 특정 기능의 오류 분석 등을 용이하게 구현할 수 있습니다. 이 방식은 생성형 AI 에이전트의 성능 튜닝과 A/B 테스트에도 매우 효과적입니다.

고급 추적 기능 (Custom Headers) 도입

AI 에이전트가 여러 서비스와 연계될 경우, 사용자 정의 헤더를 기반으로 트레이스 흐름을 연동할 수 있습니다. 이를 통해 전체 서비스 간의 호출 관계를 시각화하고 병목 구간을 효율적으로 식별할 수 있습니다.

최고의 AI 에이전트 관찰 환경을 위한 활용 팁

• 배포 초기부터 ‘관찰’을 핵심으로 설계: 개발 초기부터 로그 추적과 엣지 케이스 확인을 자동화하면, 생산성과 안정성이 비약적으로 상승합니다.
• 점진적 확대: 처음엔 자동화된 기본 메트릭만 사용하고, 이후 필요 시 커스텀 속성이나 고급 흐름을 추가합니다.
• 일관된 네이밍 전략: agent.system, user.role 같은 접두어 추가를 통해 검색성과 분석력을 강화합니다.
• 민감 정보 필터링: 추적 로그는 사용자 프롬프트 등 민감 정보로 포함될 수 있으므로 사전에 필터 설정을 통해 보안을 확보해야 합니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore Observability는 AI 에이전트 개발의 생산성과 신뢰성을 획기적으로 끌어올릴 수 있는 혁신적인 플랫폼입니다. 자동화된 추적 기능과 다양한 AI 프레임워크 호환성을 통해, 다양한 배포 환경에서도 일관된 품질 관리가 가능한 것이 특징입니다.

이제 AI 에이전트를 빠르게 배포하고, 직관적인 성능 모니터링을 기반으로 지속적으로 개선하는 시대입니다. 여러분의 AI 프로젝트에 AgentCore Observability를 적용해 보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-trustworthy-ai-agents-with-amazon-bedrock-agentcore-observability/