Amazon Bedrock AgentCore와 GitHub Actions 기반 AI 에이전트 자동 배포 가이드

AWS GitHub Actions를 활용한 Amazon Bedrock AgentCore AI 에이전트 자동 배포 가이드

AI 에이전트를 실제 서비스에 활용하기 위해선 다양한 프레임워크와 모델의 연동, 인프라 설정, 보안 구성 등 높은 기술적 복잡성을 해결해야 합니다. 이를 해결하고 효율적인 자동화 기반 배포를 돕기 위해 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 GitHub Actions를 연동한 자동 배포 파이프라인을 제안합니다. 이번 글에서는 GitHub Actions를 통해 Bedrock AgentCore Runtime에 AI 에이전트를 자동 배포하는 방법과 활용 방식, 그리고 줄 수 있는 이점에 대해 구체적으로 소개하겠습니다.

Amazon Bedrock AgentCore Runtime이란?

Amazon Bedrock AgentCore Runtime은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 에이전트를 프레임워크와 상관없이 배포하고 운영할 수 있는 서버리스 환경을 제공합니다. Strands, LangGraph, CrewAI 등 다양한 프레임워크에 대응하며, 독립된 마이크로 VM에서 격리된 세션을 통해 보안성과 안정성을 보장합니다. 여기에 최대 8시간까지 지속되는 워크로드 실행, 실시간 인터랙션 지원, 내장된 인증 및 관측 가능성(Authentication & Observability) 도구 등 강력한 기능을 제공합니다.

CI/CD 자동 배포 솔루션 개요

AWS는 GitHub Actions 기반으로 아래 구성 요소들을 활용한 완전한 CI/CD 파이프라인을 제공합니다.

• GitHub Actions: 자동 빌드 및 배포를 담당하는 오케스트레이션 툴
• Amazon ECR: AI 에이전트를 컨테이너 이미지로 저장 및 배포
• Amazon Inspector: 보안 취약점 자동 진단 수행
• OIDC 기반 인증: IAM OIDC 제공자를 활용해 GitHub 액세스를 안전하게 처리
• Bedrock AgentCore Runtime: 에이전트 배포 및 실행 환경 제공

자동화 배포 프로세스는 다음과 같은 단계로 구성됩니다:

1. GitHub 저장소에 코드 커밋
2. GitHub Actions 워크플로우 수동 또는 자동 실행
3. GitHub과 AWS 간에 OIDC 인증 수행
4. 에이전트 컨테이너 이미지 빌드 및 Amazon ECR 업로드
5. 이미지 업로드 시 Amazon Inspector가 자동 스캔 수행
6. Bedrock AgentCore에서 이미지 기반 에이전트 인스턴스 생성 및 배포
7. 배포 완료 후 API 호출로 에이전트 테스트 수행

구현 예제 및 구성 파일

AWS는 GitHub 저장소를 통해 에이전트 예제 및 배포 자동화 스크립트를 제공합니다. 이 저장소의 구성은 다음과 같습니다.

• agents/strands_agent.py: Strands Framework 기반 계산 AI 에이전트 예시
• scripts/deploy_agent.py: 컨테이너 이미지 생성 및 배포 스크립트
• .github/workflows/deploy-agentcore.yml: 배포 자동화 GitHub Actions 워크플로우
• Dockerfile: 컨테이너 이미지 빌드 지침
• setup_oidc.py: OIDC 인증 세팅
• create_guardrail.py: 콘텐츠 필터링을 위한 Guardrail 설정 도구

Strands 프레임워크 기반 예제

strands_agent.py 파일은 Claude 모델과 계산기 툴을 활용하여 수학 질문에 대답하는 기본 대화형 AI 에이전트를 구현합니다. 코드 구조는 다음과 같으며, 에이전트는 AgentCore Runtime 요청 시 자동으로 strands_agent_bedrock() 함수를 호출하여 응답을 하게 됩니다.

CI/CD 배포 자동화 워크플로우 작성

워크플로우는 기본적인 우분투 기반 Runner에서 다음 작업을 수행하도록 설정됩니다.

• Python 환경 구축 및 라이브러리 설치
• Docker 기반 에이전트 이미지 빌드
• 이미지 Amazon ECR 업로드
• Amazon Inspector를 통해 자동 보안 스캔 수행
• Bedrock AgentCore에 에이전트 실행 및 배포
• 배포된 엔드포인트 API 호출로 기능적 검증 테스트 수행

배포 테스트 예시

배포 이후 GitHub Actions 내 test-agent.yml 워크플로우를 수동 실행하여, API 응답을 확인하면서 배포된 에이전트의 동작 여부를 검증합니다.

GitHub, Amazon Bedrock, Inspector 및 배포 워크플로우를 통합하면 에이전트 배포에 필요한 액션들을 하나의 자동화 파이프라인으로 구성할 수 있어 개발 조직의 배포 속도, 보안 수준, 코드 품질, 유지보수 효율성이 크게 개선됩니다.

마무리

이번 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore Runtime과 GitHub Actions를 활용해 AI 에이전트를 자동 배포하는 방법과 활용 방안, 실제 코드 예제까지 살펴보았습니다. DevOps 자동화를 통해 보안 검증, 자동 스케일 등 엔터프라이즈 수준의 요구사항을 충족시키면서도 개발자는 에이전트 로직 구현에 집중할 수 있는 환경을 마련할 수 있습니다.

향후에는 Amazon Q와 같은 AI 기반 DevOps 도구를 추가하여 배포 파이프라인을 더욱 지능적이고 컨텍스트에 맞게 자동화할 수 있습니다. 많은 조직들이 MLOps와 DevOps 통합의 일환으로 이러한 자동화 기반 에이전트 배포 전략을 도입함으로써 운영 비용과 복잡성을 줄이고, 더 빠른 시장 대응이 가능할 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-ai-agents-on-amazon-bedrock-agentcore-using-github-actions/