프로그램적 도구 호출의 새로운 패러다임, Amazon Bedrock 활용 가이드

프로그램적 도구 호출의 새로운 패러다임, Amazon Bedrock에서의 활용 가이드

소개
대규모 언어 모델(LLM)이 외부 도구와 상호작용하는 방법은 이제 프로그래매틱 도구 호출(PTC)으로 전환되고 있습니다. 기존의 도구 호출에서는 모델이 각 도구를 호출하고 결과를 받고 추론하는 반복적인 과정을 통해 작업이 이루어졌습니다. 이는 각 중간 결과가 모델의 컨텍스트 창을 통과해야 하므로 지연과 토큰 소비가 늘어나게 됩니다.

본문
프로그램적 도구 호출(PTC)은 코드 생성과 샌드박스 환경에서의 실행을 통해 이러한 전통적인 문제를 해결합니다. 모델은 전체 프로세스를 실행할 수 있는 Python 코드를 생성하며, 샌드박스 환경에서 해당 코드가 실행되어 최종 결과만 모델의 컨텍스트로 반환됩니다. 이는 대량 데이터 처리, 정밀한 수치 계산, 다단계 프로세스 오케스트레이션에 매우 효과적입니다.

PTC의 근본적인 패턴은 모델-독립적이며, Amazon Bedrock에서 이를 구현하는 세 가지 방법이 있습니다:

1. 자체 호스팅 Docker 샌드박스를 사용하는 ECS 기반 방식.
2. Amazon Bedrock AgentCore의 코드 인터프리터를 활용하는 관리형 솔루션.
3. 앤트로픽 SDK와 호환되는 프록시를 통한 개발자 경험 최적화.

PTC를 사용하면 각 도구 호출이 순차적으로 진행되기 때문에 생기는 병목 현상이 사라지고, 코드블록 한 번만으로 모든 작업이 병렬로 진행됩니다. 이는 특히 대규모 데이터 처리에서 시간과 토큰을 절약하며 정확성을 높입니다.

결론
프로그램적 도구 호출은 AI 에이전트가 도구와 상호작용하는 방법을 근본적으로 변화시키고 있습니다. Amazon Bedrock에서 이를 구현하는 다양한 방법을 통해 각 팀의 인프라 및 비즈니스 요구에 맞는 방식으로 도입이 가능합니다. PTC를 통해 토큰 소비량 감소, 정확성 향상, 지연 시간 감소의 혜택을 경험해 보세요.

[1] 원문 URL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implementing-programmatic-tool-calling-on-amazon-bedrock/