Amazon Bedrock AgentCore로 고객 지원 AI 에이전트 프로덕션 환경 구축하기

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 고객 지원 AI 에이전트 프로덕션 구축 가이드

최근 생성형 AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 많은 기업들이 고객 상담 업무에 AI 에이전트를 도입하고자 합니다. 그러나 단순한 개념 증명(Proof of Concept, 이하 POC)을 넘어서 실제 프로덕션 환경으로 확장하는 것은 생각보다 복잡합니다. 확장성, 보안성, 자동화된 세션 관리와 모니터링, 고객 맞춤형 대응 기능 등 수많은 요소가 조화를 이루어야 안정적인 운영이 가능하기 때문입니다.

AWS에서는 이러한 문제를 해결하고 AI 에이전트 개발 및 배포를 체계화하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore를 제공합니다. 본 글에서는 로컬 POC에서 엔터프라이즈 환경의 프로덕션 배포까지 고객 지원 에이전트를 어떻게 확장할 수 있는지를 Amazon Bedrock AgentCore의 다양한 기능과 함께 실제 예제를 기반으로 설명합니다.

1단계: POC 에이전트 구축

고객 지원 시나리오에서 가장 기초적인 구성은 제품 정보 조회, 반품 정책 확인, 웹 검색 기능으로 구성됩니다. Amazon Bedrock의 Claude 3.7 Sonnet 모델을 기반으로 한 에이전트는 Strands Agents 프레임워크를 사용하여 구현되며, Tool은 Python 함수로 개발되었습니다.

이 단계에서는 단일 사용자만 테스트 가능하고, 세션 간 메모리를 보존하지 않아 반복적인 대화 맥락을 유지할 수 없습니다.

2단계: 에이전트 자동화와 메모리 확장

AgentCore Memory 기능을 통해 에이전트는 대화의 연속성(단기 메모리)뿐만 아니라 고객 선호도 및 과거 이슈 기록(장기 메모리)을 축적하여 하이퍼 맞춤형 서비스를 제공합니다. Hook 시스템을 이용해 대화 전후에 메모리를 자동으로 주입하거나 저장할 수 있어, 코드 수정 없이 기억 기능이 에이전트에 통합됩니다.

3단계: 중앙 집중화된 도구 관리와 인증 자동화

기존의 Tool들이 코드 내부에 정의되어 있을 경우 재사용성과 보안 측면에서 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 AgentCore Gateway를 통해 Tool을 중앙화된 Lambda 또는 REST API로 외부화하고, AgentCore Identity를 연동해 OAuth 기반 인증을 추가로 구현할 수 있습니다.

중앙화된 도구들은 다양한 AI 에이전트에서 재사용할 수 있고, 개별 서비스팀이 유지보수 관리도 할 수 있어 확장성과 운영 자동화 측면에서 매우 효과적입니다.

4단계: 프로덕션 배포 및 자동화된 스케일링

POC 단계에서는 로컬 환경에서 실행되던 에이전트를 실제 운영 환경에 배포하기 위해 AgentCore Runtime을 사용합니다. 이 서비스는 Amazon ECS 기반의 컨테이너 환경으로 에이전트를 배포하며, 자동 확장, 세션 격리, 보안 인증, 패턴 기반 오토리카버리 등 비즈니스 요건에 필수적인 기능들을 제공합니다.

배포는 Toolkit의 configure/launch/invoke 3단계로 진행되며, 운영 중 실시간 모니터링은 AgentCore Observability를 통해 Amazon CloudWatch와 연동하여 가능합니다.

5단계: 고객 인터페이스 구현

프로덕션 에이전트를 최종 사용자에게 제공하기 위해 Streamlit 기반 웹 인터페이스를 구축할 수 있습니다. 이 UI는 Cognito 기반 로그인, OAuth 인증 토큰 발행, 실시간 스트리밍, 멀티 세션 지원, 대화 기록 유지 등 고객이 직접 사용할 수 있는 사용자 친화적 환경을 제공합니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore를 통한 에이전트 구축 여정은 그 자체로 모범적인 엔터프라이즈 솔루션 도입 사례입니다. 초기 POC 단계에서 시작해 수백 명의 고객이 동시에 접속해도 안정적으로 대응 가능한 프로덕션 시스템까지 확장하는 과정에서 AgentCore의 기능들은 뛰어난 통합성과 반복 가능성을 제공합니다.

특히, 다음과 같은 활용 포인트가 주목할 만합니다:

• Memory 기능으로 대화 문맥 유지 및 자동화된 고객 경험 제공
• Gateway 및 Identity로 도구 활용의 보안성과 재활용성 확보
• Runtime을 통한 인증, 확장성, 세션 분리를 가진 실제 운영 배포
• Observability를 활용한 운영 가시성 및 사후 분석 가능성
• 웹 UI 연동으로 고객 이용 경험 최적화

향후 기업의 AI 도입이 빠르게 확산됨에 따라, 이와 같은 자동화된 실전 운영 환경 구축은 필수가 될 전망입니다. Amazon Bedrock AgentCore는 이러한 전환을 기술적, 운영적 측면 모두에서 지원하는 강력한 플랫폼입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/move-your-ai-agents-from-proof-of-concept-to-production-with-amazon-bedrock-agentcore/