Amazon Bedrock AgentCore로 Deep Agents AI 시스템 안전하게 배포하는 방법

AI 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하는 새로운 방법: Amazon Bedrock AgentCore Runtime

기업 환경에서 인공지능 에이전트의 활용이 점차 확대되고 있으며, 단순한 질의응답 수준을 넘어서 복잡한 작업을 수행하고 협업하는 고도화된 시스템으로 발전하고 있습니다. 특히 Deep Agents와 같은 다중 에이전트 기반 아키텍처는 복잡한 문제를 분할하여 분산적으로 해결하는 데 강력한 도구로 떠오르고 있습니다. 이러한 고급 AI 시스템을 안전하고 확장 가능하게 배포하는 데 최적화된 환경이 바로 Amazon Bedrock AgentCore Runtime입니다. 본 포스트에서는 AgentCore를 활용하여 어떻게 Deep Agents를 배포하고 운영하는지, 실전 사례와 함께 소개합니다.

AgentCore Runtime 소개 및 주요 기능

Amazon Bedrock AgentCore는 프레임워크 및 모델 독립적인 서버리스 실행 환경으로, LangGraph, CrewAI, Strands, LlamaIndex와 같은 다양한 프레임워크 기반의 AI 에이전트를 손쉽게 배포할 수 있는 구조를 제공합니다. 특히 AgentCore Runtime은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 세션마다 독립된 마이크로 가상 머신(microVM)을 할당하여 완전한 격리 환경 제공
• 최대 8시간까지 가능한 장시간 실행과 비동기 처리를 지원
• LLM 또는 도구 응답 대기 시간에는 과금되지 않는 사용량 기반 과금 정책
• 기업 인증 시스템 및 API 접근 제어 연동
• Web browser, 코드 실행, Model Context Protocol(MCP) 연동 등 고급 툴 사용 가능
• AWS CloudWatch 및 X-Ray를 통한 운영 관찰성 확보

Deep Agents 배포 사례

실제 사례로, Deep Agents는 다양한 역할의 서브 에이전트를 조합하고 LangGraph의 상태 관리를 통해 다음과 같은 아키텍처를 구현합니다.

• 인터넷 검색 에이전트: Tavily API를 활용하여 실시간 조사 수행
• 비평 에이전트: 생성된 보고서를 피드백 및 평가
• 메인 오케스트레이터: 에이전트 간 작업 흐름 제어 및 파일 처리

에이전트는 파일 시스템을 유지하며 멀티스텝 작업 수행 중에도 컨텍스트를 저장합니다. 또한 특화된 서브 에이전트를 호출하면서도 에이전트 간 데이터 오염을 방지하는 상황 격리 기능이 구현되어 있습니다.

AgentCore 배포 가이드: 자동화 도구 기반 단계별 활용법

AgentCore Starter Toolkit을 사용하면 단 3단계로 에이전트를 배포할 수 있으며, 이는 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.

1단계: IAM 권한 설정
에이전트를 실행할 때 사용할 Execution Role과 AgentCore 리소스를 생성할 권한을 갖춘 개발자 Role을 구성합니다.

2단계: 에이전트 코드에 래퍼 추가
AgentCore SDK를 가져오고 @app.entrypoint 데코레이터를 통해 에이전트 진입점을 정의합니다.

3단계: Starter Toolkit을 통한 배포
다음 코드를 사용하면 배포 및 호출까지 자동화할 수 있습니다.

from bedrock_agentcore_starter_toolkit import Runtime

agentcore_runtime = Runtime()
agentcore_runtime.configure(
entrypoint="agent.py",
execution_role=role_arn,
auto_create_ecr=True,
requirements_file="requirements.txt",
region="us-west-2",
agent_name="deepagents-research"
)
agentcore_runtime.launch()
agentcore_runtime.invoke({
"prompt": "2024년 의료 분야에서 AI의 영향 분석"
})

이후 모든 AWS 리소스(ECR, Agent Runtime, 인증, 로깅 등)가 자동으로 설정되며, AgentCore는 독립된 microVM 환경에 에이전트를 배포합니다.

고급 활용: 메모리와 게이트웨이 통합

AgentCore는 에이전트의 지속적인 학습과 고급 통합 기능을 제공합니다.

• AgentCore Memory: 사용자의 이전 질문 및 답변을 기억하고 문맥을 유지
• AgentCore Gateway: 외부 기업 시스템과 API를 에이전트 툴로 통합 가능

이를 통해 에이전트는 퍼블릭 데이터와 사내 데이터를 함께 활용해 보다 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.

비교와 혜택

비슷한 프레임워크 및 실행 방법과 비교했을 때 AgentCore는 다음과 같은 장점을 가집니다.

• 인프라 구축과 관리 필요 없음: 코드 몇 줄로 배포 완료
• 보안과 모니터링 통합: AWS CloudWatch, X-Ray, IAM
• 프레임워크-모델 자유도: Langchain 기반 뿐 아니라 대부분 Python 에이전트 호환

결론

Amazon Bedrock AgentCore는 고도화된 AI 에이전트의 실무 투입을 간소화하는 필수 도구입니다. AgentCore Runtime을 사용하면 빠르고 안전하게 에이전트를 배포할 수 있으며, 멀티모달 컨텍스트 관리, 자동화된 인프라 설정, 고급 API 연결까지 실현됩니다. 지금 바로 Deep Agents 등의 프로덕션 배포를 통해 생성형 AI의 새로운 가능성을 확인해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/running-deep-research-ai-agents-on-amazon-bedrock-agentcore/