Amazon Bedrock AgentCore Runtime Direct Code Deployment 활용 가이드

Amazon Bedrock AgentCore Runtime: 빠른 배포를 위한 Direct Code Deployment 활용 가이드

인공지능 기반 시스템을 개발하면서 반복적인 개선과 실험은 필수입니다. 하지만 환경 설정, 배포 파이프라인 작업이 걸림돌이 되는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon은 Bedrock AgentCore Runtime에서 새로운 기능인 Direct Code Deployment(직접 코드 배포)를 도입했습니다. 본 포스팅에서는 직접 코드 배포 방식이 기존의 컨테이너 방식 대비 어떤 점에서 더 효율적인지, 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 구체적인 사용법과 비교 가이드를 중심으로 설명드립니다.

Amazon Bedrock AgentCore Runtime이란?

Amazon Bedrock AgentCore는 대규모로 안정적이고 보안성 높은 지능형 에이전트를 구축하고 운영할 수 있는 플랫폼입니다. Bedrock AgentCore Runtime은 AgentCore의 서버리스 실행 환경으로, 다양한 에이전트 프레임워크를 지원하며 멀티모달 워크로드 및 장시간 실행되는 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

이제 Runtime에서는 컨테이너 배포 방식 외에도 Python 기반의 Direct Code Deployment 방식이 공식적으로 지원되면서, 프로토타이핑과 반복 개발이 더욱 수월해졌습니다.

Agent 배포 방식 비교: 컨테이너 vs 직접 코드 배포

1. 컨테이너 기반 배포
   Dockerfile 생성, 컨테이너 이미지 빌드, Amazon ECR 업로드 후 Bedrock AgentCore에 배포하는 방식으로, DevOps 파이프라인에 적합합니다. ECR, CodeBuild와 같은 설정이 필요하므로 초기 설정이 복잡하지만 유연한 커스터마이징이 가능합니다.

2. 직접 코드 배포 방식 (Direct Code Deployment)
   코드와 의존성을 zip 아카이브로 패키징하여 직접 Amazon S3 버킷에 업로드하고, 이를 AgentCore Runtime에서 실제 실행에 사용하는 배포 방식입니다. Docker 설정 없이도 손쉽게 서버리스 환경에서 배포가 가능하며, 반복 배포 속도도 대폭 향상됩니다.

직접 코드 배포 프로세스 (활용 가이드)

직접 코드 배포 방식은 빠른 반복 실험이 필요한 개발 환경에 적합하며 다음과 같은 단계로 사용이 가능합니다:

Step 1: 프로젝트 초기화
uv 패키지 매니저를 사용해 Python 3.13 환경으로 프로젝트 생성

uv init –python 3.13
cd

Step 2: 의존성 추가
AgentCore 관련 라이브러리 및 개발 툴 추가

uv add bedrock-agentcore strands-agents strands-agents-tools
uv add –dev bedrock-agentcore-starter-toolkit
source .venv/bin/activate

Step 3: 에이전트 구현
agent.py 파일 내에 AI 에이전트의 로직과 툴, 모델 연결을 구현합니다.

Step 4: 배포
AgentCore CLI를 통해 설정 및 배포. S3 경로와 설정 유형을 입력하면 자동으로 zip 패키지가 생성되어 배포됩니다.

agentcore configure –entrypoint agent.py –name
agentcore launch

간단한 프롬프트 테스트도 가능합니다:

agentcore invoke '{"prompt":"How is the weather today?"}'

이 방법은 첫 배포는 약 30초가 소요되지만 이후 업데이트는 10초 내외로 상당히 빠른 속도로 자동화되어 반복 작업이 가능합니다.

직접 코드 배포를 선택할 때 고려할 점

• 패키지 크기 250MB 이하
• Python 3.10 ~ 3.13 환경
• Docker/ECR 없이 빠른 배포와 반복이 필요한 경우
• LangGraph, CrewAI, Strands 등 일반적인 프레임워크 사용 시 적합

반면, 다음의 경우는 컨테이너 배포가 유리합니다:

• 패키지 > 250MB
• 멀티 언어 및 커스텀 런타임이 필요한 경우
• 이미 CI/CD DevOps 파이프라인이 컨테이너로 구성된 경우

결론

Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 Direct Code Deployment 기능은 반복적인 AI 에이전트 개발에 있어 속도와 생산성을 극대화하는 데 탁월한 방식입니다. 특히 초기 프로토타이핑이나 경량화된 프로젝트 개발에 적합하며, 컨테이너 방식과 병행하여 하이브리드 전략으로 운영하는 것도 가능합니다. Docker에 익숙하지 않거나 빠른 배포 자동화를 고민 중이라면 Direct Code Deployment 방식이 훌륭한 시작점이 될 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/iterate-faster-with-amazon-bedrock-agentcore-runtime-direct-code-deployment/