Amazon Bedrock AgentCore로 AI 에이전트 장기 메모리 구축하는 법

인공지능 에이전트를 더욱 똑똑하게 만드는 방법: Amazon Bedrock AgentCore의 장기 메모리 활용 가이드

AI 에이전트가 사용자와 진정한 관계를 형성하려면 단지 대화를 기억하는 것을 넘어서, 그 안에서 의미 있는 정보를 추출하고 지속해서 학습하며 대응해야 합니다. 특히 반복적인 상호작용이 가능한 환경에서는 장기 메모리가 핵심 역할을 합니다. 이번 포스트는 Amazon Bedrock의 AgentCore 메모리 시스템 중 장기 메모리 기능을 중심으로 작동 방식, 구축 방법, 활용 전략 등을 깊이 있게 소개합니다.

AgentCore Memory란?

AgentCore Memory는 AWS에서 제공하는 완전관리형 AI 메모리 시스템으로, 단기 메모리와 장기 메모리를 함께 제공하여 AI 에이전트가 컨텍스트 정보를 효과적으로 유지하고, 대화 로그를 통한 학습 및 반응을 가능하게 합니다. 사용자 맞춤형 에이전트를 구축하고자 하는 개발자라면 꼭 활용해봐야 할 핵심 기능입니다.

장기 메모리 구축의 도전 과제

사람은 서로 상호작용하며 단순 문장을 기억하기보다 의미 있는 패턴과 선호 정보를 추론합니다. AI도 마찬가지입니다. AgentCore 장기 메모리는 정교한 자동화된 프로세스를 통해 다음과 같은 중요 과제를 해결합니다.

• 일상적 대화와 보존할 핵심 정보 구분
• 시간에 따른 정보 통합 및 충돌 해결
• 변경된 사용자 선호도 추적 및 반영
• 대규모 메모리에서 필요한 항목 신속 검색

이러한 과제를 해결하기 위해, Amazon Bedrock AgentCore는 인간의 인지 프로세스를 반영한 단계별 파이프라인을 도입하고 있습니다.

AgentCore 장기 메모리의 처리 구조

1. 메모리 추출(Memory Extraction): 대화 내용을 대규모 언어모델(LLM)을 통해 분석하고, 추출된 정보를 사전에 정의된 스키마로 저장합니다. 주요 추출 전략은 다음과 같습니다.

• 의미 메모리: 사실 기반 내용 추출
• 선호 메모리: 사용자 선호도 및 행동 정보 기록
• 요약 메모리: 주제별 토픽으로 요약 정리

2. 메모리 통합(Memory Consolidation): 새로 추출한 메모리를 기존 정보와 비교하여 중복을 제거하고, 최신 정보로 갱신합니다. 이때 LLM을 활용한 세밀한 프롬프트 설계를 통해 'ADD', 'UPDATE', 'NO-OP' 작업 중 적절한 조치를 결정합니다. 모든 변경은 불변(Audit trail)을 보장합니다.

3. 예외 처리 및 실패 관리: 지연된 이벤트, 정보 충돌, 일시적 실패 등 다양한 경계 상황을 유연하게 처리하여 시스템 안정성을 극대화합니다.

고급 전략 설정 및 사용자화

AgentCore는 기본 제공 전략 외에도 Memory Strategy Overrides 기능을 활용하여 추출 및 통합 로직을 사용자화할 수 있습니다. 이를 통해 도메인에 특화된 자동화 알고리즘을 배치하는 것도 가능합니다.

또한 Batch API 또는 Self-managed 전략을 사용하면, 직접 추출된 데이터를 AgentCore 메모리에 대량으로 삽입할 수 있어 전처리 자동화에도 유리합니다.

성능 및 활용 지표

AgentCore Memory는 LoCoMo, LongMemEval, PrefEval 등 다양한 벤치마크에서 높은 정확도와 압축률을 보여줍니다.

• 요약 메모리(PolyBench-QA): 정확도 83.02%, 압축률 95%
• 의미 메모리(LoCoMo): 정확도 70.58%, 압축률 89%
• 사용자 선호(PrefEval): 정확도 79%, 압축률 68%

이러한 높은 압축률은 메모리 활용 효율을 높이는 동시에, 배포 시 토큰 비용을 줄이고 반응 속도를 높이는 이점이 있습니다.

베스트 프랙티스 및 배포 가이드

AgentCore Memory를 효과적으로 운용하기 위한 몇 가지 팁:

• 자사 업무에 맞는 전략 선택: 예) 고객지원 = 의미 + 요약 전략 조합
• 네임스페이스 설계: 기능 구분 및 검색 최적화 확인
• 통합 결과 모니터링: API를 활용한 주기적 점검
• 비동기 처리를 고려한 UX 설계: 단기 메모리와의 결합 운영 필요

결론

Bedrock AgentCore Memory는 단순한 저장소가 아닌, 학습 가능한 지능형 사이클을 구성하는 핵심 인프라입니다. 대화 데이터를 의미 있는 지식으로 전환하고, 반복되는 상호작용 속에서 에이전트가 성장하도록 지원합니다. 여러분의 AI 앱에 유연하며 효율적인 메모리 기능이 필요하다면, AgentCore Memory의 도입을 적극 권장드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-smarter-ai-agents-agentcore-long-term-memory-deep-dive/