인공지능 에이전트를 활용한 AWS SageMaker와 Bedrock AgentCore 워크플로우 구축

인공지능 에이전트를 활용한 AWS SageMaker와 Bedrock AgentCore의 워크플로우 구축

AWS의 인공지능 솔루션은 혁신적인 비즈니스 어플리케이션을 구축하는데 최적의 플랫폼을 제공합니다. 이 포스트에서는 Amazon SageMaker AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 효과적인 인공지능 에이전트 워크플로우를 어떻게 구축하는지에 대해 살펴보겠습니다.

핵심 내용 및 사례

AWS의 인공지능 에이전트 워크플로우 구축은 비용 최적화, 데이터 관리, 모델 유연성을 제공하는 통합 아키텍처 설계를 통해 다소 복잡한 여러 모델 간의 통합을 가능하게 합니다. SageMaker AI의 OpenAI 호환 엔드포인트와 Bedrock AgentCore의 조합은 사용자가 원하는 결과를 더욱 효율적으로 제공합니다.

예를 들어, 금융 분석 에이전트는 SageMaker AI의 실시간 엔드포인트를 통해 Qwen 3.5 9B 모델을 호출하여 주식 분석 및 포트폴리오 구축을 수행합니다. 이 솔루션은 사용자 요청이 들어오면 Bedrock 내의 오케스트레이터 에이전트가 이를 적절히 라우팅하고, 각 전문 에이전트가 최적화된 모델을 호출하여 최상의 결과를 반환합니다.

결론

Amazon SageMaker와 Bedrock AgentCore의 공동 사용은 인공지능 워크플로우의 효율성을 극대화하며, 비용 절감과 데이터 관리의 장점을 가지는 모델 유연성을 제공합니다. 이러한 통합은 SageMaker의 OpenAI 호환 API와 AgentCore의 자동화된 인스트루멘테이션을 통해 궁극적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-agentic-workflows-with-sagemaker-ai-and-bedrock-agentcore/