Amazon Bedrock AgentCore로 에이전트가 경험에서 학습하는 방법

에이전트가 경험에서 배우는 새로운 방식: Amazon Bedrock AgentCore의 에피소드 메모리 활용 가이드

최근 AI 에이전트는 눈앞에 주어진 정보만으로 작업을 수행하며 이전의 해결 방식이나 실수에 대해 배우지 못하는 단점이 있습니다. 이러한 구조는 복잡한 문제 해결에서 반복적인 오류와 비효율적인 의사결정으로 이어지며 개선의 여지를 줄입니다. Amazon Bedrock의 AgentCore는 이러한 제약을 극복하기 위해 에피소드 메모리(Episodic Memory)를 도입하여, 에이전트가 과거의 경험을 저장하고, 비교하며, 새로운 상황에 적응할 수 있는 능력을 제공합니다.

에피소드 메모리는 단순한 지식 저장이 아니라, 동안 에이전트가 경험한 전체 여정을 기억하도록 지원합니다. 이는 목표, 추진 과정, 행동, 결과, 되돌아보기 등의 흐름을 저장하고, 이를 구조화된 에피소드로 변환함으로써 실질적인 학습과 추론 기반의 의사결정이 가능해집니다.

에이전트 구조 및 에피소드 메모리 아키텍처

에피소드 메모리를 구성하는 핵심 구성요소는 다음과 같습니다.

1. 에피소드 추출(Extraction)

2. 메모리 저장(Storage)

3. 반영(Reflection)

4. 커스터마이징(Override)

5. 에이전트가 데이터를 기억하는 방식: 에피소드 추출 모듈

에피소드 추출은 사용자-에이전트 간의 대화를 구조화된 에피소드로 바꾸는 두 단계 방식으로 진행됩니다.

• 첫 번째 단계: 턴별 요약(Turn Level Extraction)에서는 각 대화 단위를 분석하여 상황(turn situation), 의도(intent), 수행한 행동(action), 판단 근거(thought), 수행 결과(turn assessment) 등을 기록합니다.
• 두 번째 단계: 에피소드 수준 추출(Episode Level Extraction)에서는 여러 턴을 하나의 목표 단위로 통합하여 목적 달성 여부, 실패 사유, 통찰(insight) 등을 기록합니다.

2. 학습하는 에이전트의 비밀: Reflection 모듈의 자동화 활용

반영(Reflection) 모듈은 이미 수집된 여러 에피소드를 기반으로 일반화된 전략을 생성합니다. 새로운 문제가 주어졌을 때, 유사한 과거 성공 사례를 검색하여 전략적인 가이드를 생성하는 구조입니다.

• 유사한 사용자 목표를 키로 하여 벡터 스토어에서 연결
• 유효했던 패턴을 추출하고 현 케이스에 적용 가능한 전략을 생성
• confidence score로 일반화 가능성 평가(0.1~1.0)

3. 현실 업무 반영: 커스터마이징 전략 적용

에이전트가 다양한 도메인(예: 여행, 금융, 헬프데스크)에 맞춰 작동하기 위해, Amazon Bedrock AgentCore에서는 세 가지 방법으로 전략을 변경할 수 있습니다.

• 커스텀 프롬프트: 어떤 정보를 추출하고, 충돌을 어떻게 해결할지 설정 가능
• 커스텀 모델 선택: 추출/압축/반영 작업에 최적화된 모델 사용
• 네임스페이스 구조화: 도메인 내 사용자별, 기능별 기능적 접근 지원

성능 비교 분석: AgentCore 메모리 도입 효과

Amazon Bedrock AgentCore의 성능은 실제 고객 서비스 시나리오(소매, 항공 산업 등)에서 입증되었습니다. 평가 기준은 Pass^1(1회 성공률), Pass^2(2회), Pass^3(3회)로 설정하였으며, 메모리를 사용한 에이전트는 일관성과 성공률에서 뚜렷한 성능 향상을 보였습니다.

• 단순 메모리 없는 에이전트 대비
  • Cross Reflection Memory는 +11.4% (Pass1), +13.6% (Pass3) 향상
  • ICL 방식은 복잡 절차가 많은 항공사 업무에 더 효과적

따라서 과제의 특성과 요구 방식에 따라 적절한 메모리 전략(episode vs. reflection)을 선택하는 것이 중요합니다.

에피소드 vs. Reflection: 언제 어떻게 활용해야 할까?

• Episode 메모리

  • 비슷한 문제가 반복될 때 효과적
  • 예: 고객 예약 변경 처리나 코드 디버깅 등 절차 기반 문제

• Reflection 메모리

  • 전략 선택이 주요한 상황에서 유리
  • 예: 데이터 시각화 방식 선택, API 통합 방식 결정 등 포괄적 전략 수립

자동화 도입과 활용 가이드를 고려한 배포 전략을 수립할 경우 효율성과 정확도가 극대화됩니다.

결론: AgentCore 에피소드 메모리로 한 단계 진화한 에이전트 구현

AgentCore의 에피소드 메모리는 에이전트를 단순한 질의 응답을 넘어서, 실제 경험을 통한 판단과 전략 수립이 가능한 시스템으로 진화시킵니다. 다양한 메모리 계층(요약, 선호, 시맨틱) 중에서도 에피소드 메모리는 경험 중심 AI의 핵심이 되는 단계로, 반복 업무, 멀티스텝 태스크, 도메인 특화 지식이 필요한 상황에서 강력한 힘을 발휘합니다.

향후 에이전트 설계 시, '에이전트가 경험에서 배우는 방식'을 고려하여 에피소드 메모리를 필수 요소로 통합하는 것이 지능형 AI 서비스 구축의 핵심이 될 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-agents-to-learn-from-experiences-using-amazon-bedrock-agentcore-episodic-memory/