AWS LangGraph와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 서버리스 멀티에이전트 시스템 구축 가이드

AWS LangGraph와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 확장 가능한 서버리스 멀티에이전트 시스템 구축 가이드

최근 생성 AI는 실험적 프로토타입에서 벗어나 실질적 성능과 규모를 요구하는 시스템으로 빠르게 발전하고 있습니다. AI 에이전트를 고성능으로 구축하기 위해서는 강력한 모델 외에도 일관된 성능과 문맥 유지, 에이전트의 생산 환경에서의 작동 방식을 깊이있게 관찰할 수 있는 방법이 필요합니다.

AWS에서 LangGraph와 AgentCore를 활용한 멀티에이전트 시스템 구축

이번 포스트에서는 AWS에서 Amazon Bedrock AgentCore와 LangGraph 에이전트를 활용하여 확장 가능한 서버리스 멀티에이전트 생성 AI 시스템을 구축하는 방법을 제공합니다. 이 시스템은 AWS Lambda와 AWS Step Functions를 사용하여 이벤트에 실시간으로 응답하고 인프라 관리를 제거하며, 자동으로 확장되어 동적인 워크로드에 이상적입니다.

LangGraph의 그래프 기반 실행 모델은 동시성과 조건부 라우팅을 통해 복잡한 멀티에이전트 워크플로우를 더 쉽게 조정하고 디버그할 수 있게 합니다. 이러한 시스템은 예측 가능한 동작과 확장성을 요구하는 생산 시스템에 특히 유용합니다.

AgentCore Observability는 각 호출에 대한 상세한 가시성을 제공하고, 통합된 메모리 서비스는 대화형 컨텍스트 및 장기적 지식을 세션 간에 유지할 수 있게 합니다.

솔루션 구성 요소

우리의 서버리스 LangGraph와 AgentCore 기반 멀티에이전트 오케스트레이션 시스템 솔루션은 마케팅 캠페인이 목표 청중에게 공감되도록 하면서 법률적 일치성과 브랜드 표준을 유지하여 3개의 특화된 AI 에이전트가 캠페인을 분석하는 시스템입니다. 사용자는 React 프론트엔드를 통해 캠페인 문서를 업로드하고, 결과를 확인할 수 있습니다.

각 에이전트는 LangGraph를 통해 상태 있는 실행 그래프로 모델링되어, 특정 리뷰어 에이전트는 다양한 인구통계적 관점에서 콘텐츠를 검토하며, 검증 에이전트는 법률적 일치성과 브랜드 준수를 확인합니다. 이러한 에이전트는 Docker 컨테이너로 패키징되어 제공됩니다.

아래는 우리의 솔루션을 설명하는 아키텍처 다이어그램입니다:

결론

이 게시물에서는 LangGraph, Amazon Bedrock AgentCore, 그리고 서버리스 AWS 서비스를 결합하여 팀이 확장 가능한 생산 준비 완료 멀티에이전트 생성 AI 시스템을 구축하는 방법을 보여주었습니다. 이 접근 방식은 실험적 프로토타입에서 신뢰할 수 있는 대규모 생성 AI 시스템으로의 전환을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-highly-scalable-serverless-langgraph-multi-agent-systems-in-aws-with-amazon-bedrock-agentcore/