AWS AgentCore로 AI 에이전트 최적화 및 구축 가이드

AWS AgentCore를 활용한 AI 에이전트 구축 및 최적화 가이드

AI 및 클라우드 기술은 다양한 산업에서 혁신을 가속화하고 있으며, 특히 Amazon Bedrock AgentCore는 에이전트 구축과 최적화 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 조직이 AgentCore를 사용하여 어떤 방식으로 크로스-어카운트 지식 기반과 연결되어 에이전트를 활용하여 더욱 최적화된 솔루션을 제공할 수 있는지 알아보겠습니다.

AWS AgentCore를 활용한 에이전트 구현

Amazon Bedrock AgentCore는 다양한 프레임워크나 모델을 통한 에이전트 구축, 연결, 최적화를 가능하게 합니다. 이 과정에서 에이전트들은 여러 AWS 계정에 걸쳐 분리된 작업 경계를 유지하며 관리되는 지식 기반에 접근할 수 있으며, 이는 명확한 워크로드 분리를 제공하지만 통합에 있어 도전 과제를 남깁니다.

에이전트 구축 사례

AWS 환경의 크로스-어카운트 지식 기반과의 연결 문제를 해결하기 위해, Amazon Bedrock AgentCore를 통해 에이전트를 구축함으로써 지식 기반(예: Amazon Redshift Serverless에 의해 지원되는)의 데이터 내용을 직접 복사하지 않고, 생성된 답변을 반환하는 방법을 설명합니다.

솔루션 선택 시 고려 사항

AgentCore를 통해 에이전트를 활용해야 할 경우, 코드 기반 Strands 에이전트와 선언적 AgentCore 하니스 간의 비교를 통해, 팀이 요구하는 커스터마이즈된 오케스트레이션 및 툴 제어가 얼마나 필요한지를 바탕으로 가장 적합한 패턴을 선택해야 합니다.

결론

이 포스트에서는 AgentCore가 제공하는 크로스-어카운트에서의 효율적인 에이전트 개발과 통합 방법을 소개했습니다. 사용자 별 요구에 맞는 운영 모델을 바탕으로 에이전트의 유형을 선택하고, AWS의 강력한 클라우드 환경을 활용하여 조직에 적합한 AI 솔루션을 구축하세요.

[1] 원본 URL: [https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/connect-amazon-bedrock-agentcore-to-cross-account-knowledge-bases/]