소개
과거에는 AI 에이전트가 금융 트랜잭션을 수행하는 데 있어 한 가지 난제가 있었습니다. 바로 모든 트랜잭션이 적법하며, 정책에 따라 권한이 부여되었음을 증명할 수 있는 명확한 방식이 부족하다는 점인데요. 이런 문제를 해결하기 위해 Solv Labs는 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 AI 에이전트-결제 워크플로우를 구축했습니다. 이번 블로그에서는 이 워크플로우의 활용 및 배포 가이드를 중심으로 하는 방법과 활용 사례를 소개하고자 합니다.
본문
Solv Labs는 Amazon Bedrock AgentCore의 기능을 활용하여 모든 결제가 곧바로 정책에 따라 실행되고, 하드웨어에서 승인되며, 리스크에 맞게 가격이 책정되고, 공공 블록체인에 앵커되는 워크플로우를 구축했습니다. 이 솔루션은 특히 규제된 환경에서 에이전트 결제를 수행하는 기업들에게 필요한 속도와 통제를 제공합니다.
시스템 아키텍처는 Solv가 운영하는 환경에서 AgentCore 결제가 실행되고, Nitro Enclave에서 하드웨어 검증을 통해 정책이 검증됩니다. 각 결제는 정책 평가, 제약 조건 검증, 무결성 증명, 리스크 가격 책정을 거쳐 정산됩니다.
이 워크플로우에서는 5가지 구성 요소가 핵심적인 역할을 하여 전체적인 거버넌스 문제를 해결합니다:
- ORACLE – 사전 승인을 위한 도구이며, 정책 실패를 사전에 막습니다.
- PreFlight – 독립적으로 검증 가능한 정책 검증을 수행합니다.
- AWS Nitro Enclave – 하드웨어 무결성 증명을 지원합니다.
- 리스크 엔진 – 트랜잭션별로 리스크 가격을 부여합니다.
- 정산 – 에이전트 코어 결제는 각 결제를 처리하고, 세션별 지출 한도를 지키며, Coinbase를 통해 체인에서 루팅되어 정산됩니다.
결론
Amazon Bedrock AgentCore 결제를 활용한 Solv Labs의 에이전트 결제 워크플로우는 기업에 예외에 따라 확장되는 검토 노력, 이미 소유한 예산에 맞춘 통제 비용, 그리고 운영자의 정책 세부사항, 트랜잭션 매개 변수 또는 개인 키에 접근할 필요없이 확인할 수 있는 감사 추적을 제공합니다. 이로써 규제된 환경에서의 에이전트 결제 배포에 필요한 속도와 통제를 동시에 확보할 수 있습니다.