AWS AI League로 기업 맞춤형 AI 모델과 지능형 에이전트 구축하기

AWS AI League로 AI 모델 커스터마이징 및 지능형 에이전트 구축하는 방법

지능형 에이전트를 구축하고 실제 업무에 적용 가능한 AI 모델을 커스터마이징하는 과정은 AI 활용과 자동화를 고민하는 기업에 큰 도전이자 기회입니다. AWS는 이러한 니즈를 반영하여 AI 모델 활용의 경계를 뛰어넘는 AWS AI League 프로그램을 선보였습니다. 이 글에서는 AWS AI League의 핵심 구성과 활용 사례, 그리고 기업이 어떻게 자체 AI 역량을 강화할 수 있는지 소개합니다.

AI 모델 커스터마이징과 에이전트 구축의 혁신, AWS AI League

AWS AI League는 전 세계 개발자, 데이터 과학자, AI 실무자들을 대상으로 한 혁신적인 AI 경진 프로그램입니다. 이 대회는 단순히 점수를 겨루는 것에 그치지 않고 실제 기업 문제 해결을 중심으로 AI 기술의 실전 적용 능력을 기릅니다. 특히 2025년 AWS re:Invent에서 열린 첫 챔피언십은 엔터프라이즈에서도 사용할 수 있는 AI 자동화 전략과 활용 가이드를 제시했습니다.

2026년에는 ‘Agentic AI Challenge’와 ‘Model Customization Challenge’로 구성된 새로운 챔피언십이 개최되며, 참가자의 수준에 맞춘 다양한 난이도와 상금 규모의 확대($50,000)도 기대를 모읍니다.

실제 AI 기반 업무 시나리오에 적용 가능한 Agentic AI Challenge

Agentic AI Challenge에서는 Amazon Bedrock AgentCore를 기반으로 지능형 에이전트를 직접 설계하고 배포합니다. 참가자는 미로 형태의 환경에서 문제를 해결하며, LLM 활용, 코드 실행, 웹 브라우징, 필터링 등 다양한 업무 시나리오를 모델에게 구현하게 합니다. 각 라운드는 제한된 시간 내에 목표를 달성해야 하며, 효과적인 에이전트의 설계, 자동화 활용, 보안 제어(Guardrails), 기억 저장소(Memory), Lambda 연동 등을 총체적으로 테스트합니다.

웹 기반 UI도 제공되어 별도 개발 환경 없이도 Amazon SageMaker Studio와 결합해 통합적으로 멀티 에이전트 구조를 구현하고 커스터마이징할 수 있습니다.

성능 평가는 자동화된 대형 언어 모델(LLM)에 의한 피드백 기반으로 진행되며, 최종 무대에서는 실시간 그룹 평가와 점수 집계가 결합된 게임쇼 형식으로 진행됩니다.

SageMaker Studio와 함께하는 모델 커스터마이징 Challenge

기존 대형 언어 모델보다 성능이 뛰어난, 특정 도메인에 최적화된 모델을 만들고자 하는 고객을 위해, SageMaker Studio를 기반으로 한 Model Customization Challenge가 운영됩니다. 사용자는 최신 파인튜닝 레시피를 통해 해당 모델을 재학습시키고, 미리 준비된 데이터셋 기준의 참조 모델 결과보다 더 정확한 응답을 생성하는지를 실시간 자동 평가받습니다.

이 과정에서 얻는 도메인 전용 맞춤형 AI는 단순 모델 성능 향상을 넘어, 기업 내 전사적 활용성과 AI 자동화 배포 가이드를 적용하기 위한 최적의 형태로 발전하게 됩니다.

<각종 업무 기능 취합, 경량화된 모델 구축, 엔지니어링 효율을 종합적으로 비교 평가하는 Grand Finale에서는 비전공자도 시청 가능한 인터랙티브한 게임쇼 형식으로 진행됩니다.>

결론

이번 AWS AI League를 통해 조직은 AI 기술활용에 있어 단순한 모델 활용을 넘어, 실제 환경에 맞게 커스터마이징하고 지능형 자동화 시스템을 도입하는 방법을 직접 경험할 수 있게 되었습니다. 특히 자동화, 기능 비교, 단계별 배포 가이드 등 실무성을 높인 아키텍처 실습은 업계 혁신의 동력을 제공합니다.

조직 내부에서 자체 리그를 운영하고 싶다면 AWS AI League에 참여해보세요. 더 많은 기술 문서와 실습을 원하시면 AWS Skill Builder에서 제공하는 AI 트레이닝 카탈로그도 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ai-league-model-customization-and-agentic-showdown/