AWS CloudFormation으로 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 에이전트 자동 구축 가이드

빌드 자동화부터 확장성 확보까지: AWS CloudFormation으로 Amazon Bedrock AgentCore AI 에이전트 구축 가이드

도입

AI 시스템이 기업의 전략적 자산으로 자리잡으며, 자율적으로 작동 가능한 에이전트형 AI(Agentic AI)의 등장도 함께 가속화되고 있습니다. 그러나 다양한 환경에 걸쳐 에이전트 인프라를 수동으로 설정하고 관리하는 것은 여전히 복잡하고 시간 소모적인 과제입니다. 이런 문제를 해결하기 위해 인프라를 코드로 관리하는 Infrastructure as Code(IaC) 원칙의 필요성이 대두되고 있으며, AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 CloudFormation을 연계하여 이 과정을 대폭 간소화하는 방안을 제시합니다. 이 글에서는 AgentCore 기반의 날씨 활동 계획 에이전트를 예시로 하여, CloudFormation을 활용한 배포 자동화와 활용 방법을 상세히 소개합니다.

본문

1. IaC와 AgentCore 통합의 필요성

Agentic AI는 대부분 무인환경에서 작동하기 때문에 안정성, 보안, 확장성이 매우 중요합니다. 인프라 구성 시 IaC 기반 접근을 적용하면 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 환경 간 일관성 유지로 예측 가능한 작동 보장
• 코드형 템플릿으로 인한 재현 가능한 배포 구조
• 자동화된 스케일링 및 성능 최적화
• 보안 표준 검증 자동화 및 DevOps 파이프라인 통합

Amazon Bedrock AgentCore는 최근 AWS CloudFormation, AWS CDK, HashiCorp Terraform과 같은 IaC 도구를 지원하여 이러한 구조를 손쉽게 구현할 수 있도록 확장되었습니다.

2. 날씨 기반 활동 계획 에이전트 예제

이번 예제에서는 기상 정보를 기반으로 사용자의 선호 및 위치에 맞는 활동을 추천하는 AI 에이전트를 CloudFormation 템플릿으로 구축합니다.

이 시스템은 세 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다.

• 실시간 기상 데이터 수집: weather.gov 등의 소스에서 온도, 강수 확률, 풍속 등 다양한 데이터를 수집
• 날씨 분석 엔진: 수집 데이터를 기반으로 적합도 점수 계산 (예: 50°F 이하일 때 점수 감소, 강수 확률 30% 초과 시 활동 제한 등)
• 맞춤형 추천 시스템: 사용자 선호 및 위치 정보를 기반으로 활동 제안

3. CloudFormation을 이용한 구성 방법

AgentCore의 다양한 도구를 활용하여 자동화된 애플리케이션 흐름을 구현할 수 있습니다:

• AgentCore Browser: 웹사이트 탐색 및 기상 데이터 수집 자동화
• AgentCore Code Interpreter: Python 코드 기반 날씨 분석 알고리즘 실행
• AgentCore Runtime: 애플리케이션 흐름 및 데이터 처리 간 조율 역할
• AgentCore Memory: 사용자 선호도 등의 상태 장기 저장

배포 절차는 다음과 같습니다:

1. 템플릿 파일 다운로드: GitHub에서 end-to-end-weather-agent.yaml 템플릿 받기

2. AWS Console에서 CloudFormation 실행

3. 스택 생성 → 새 리소스 사용

4. 템플릿 업로드 후 스택 이름 및 파라미터 입력

5. 설정 리뷰 및 IAM 권한 승인

6. 배포 진행 및 이벤트 탭에서 상태 모니터링

7. 관찰 가능성과 모니터링 기능

AgentCore Observability는 다음과 같은 고급 기능을 제공합니다.

• CloudWatch 기반 대시보드로 실시간 성능 점검
• OpenTelemetry 호환 포맷으로 DataDog, LangFuse 등 외부 도구와 연동 가능
• 토큰 사용량, 도구 선택 패턴 등 중요한 메트릭 기록
• 자동 계측 기능 또는 외부 에이전트를 위한 수동 설정 가능

5. 다양한 용도에 맞춘 확장성

CloudFormation 템플릿은 모듈화되어 있어 활용 목적에 맞게 다양한 방식으로 커스터마이징 가능합니다.

• 브라우저 도구로 금융사이트, SNS 모니터링, 전자상거래 가격 추적 등으로 확장
• 코드 인터프리터의 알고리즘을 매출 예측, 리스크 분석 등으로 변경 가능
• 메모리 기능을 통해 사용자 프로파일, 재고 정보 유지 등 기업 데이터 저장 가능
• 워크플로우 오케스트레이션 기능으로 다양한 도메인 적용 가능 (예: 고객응대 자동화, 공급망 최적화 등)

6. 배포 모범 사례

다음은 안정적이고 경제적인 배포를 위한 권장 사항입니다.

• 컴포넌트별 모듈화된 템플릿 구성
• 파라미터 기반 요소설정으로 다양한 환경 적용 가능
• IAM 최소 권한의 원칙 적용 및 리소스 단위 권한 관리
• CloudWatch 및 AWS X-Ray를 활용한 추적 및 경보 설정
• GitHub 관리 및 CI/CD 자동화 통합

마무리

Amazon Bedrock AgentCore와 AWS CloudFormation을 결합함으로써 현대적인 AI 에이전트 애플리케이션을 쉽고 안정적으로 배포할 수 있습니다. 자동화된 배포 구조는 오류를 줄이고 출시 속도를 단축하며, 향후 유사 프로젝트에 재사용이 가능해 효율적입니다. Terraform, CDK와 같은 다른 IaC 도구 예제도 있으니 필요에 따라 참고해 보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-ai-agents-with-amazon-bedrock-agentcore-using-aws-cloudformation/