AWS AgentCore와 GitHub Actions를 활용한 자동 에이전트 평가

AWS AgentCore와 GitHub Actions를 활용한 자동 에이전트 평가

소개

AWS AgentCore는 AI 에이전트의 배포와 운영을 간편화하는 플랫폼입니다. 이 글에서는 GitHub Actions를 통해 AgentCore와 연동하여 CI/CD 환경에서 자동적인 에이전트 평가를 수행하는 방법을 소개합니다. 이 방법은 에이전트의 성능이 저하되면 PR을 차단하여 품질 관리를 강화합니다.

본문

AWS AgentCore는 AI 에이전트의 배포와 실행을 위한 관리형 플랫폼으로, 사용자 코드를 업로드하면 자동으로 인프라와 세션을 관리합니다. AgentCore의 주요 기능 중 하나는 에이전트의 상호작용을 평가하는 AgentCore Evaluations입니다. 이 기능은 오픈 텔레메트리 데이터로부터 에이전트의 행동을 평가하여, 생산 환경으로 넘어가기 전에 품질을 보장합니다.

CDK와 GitHub Actions 연계

GitHub Actions와 AWS Cloud Development Kit(CDK)를 활용하여 CI/CD 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 이에 따라, 다양한 환경에서 에이전트를 자동으로 배포하고, 평가 지표에 따라 PR의 승인 여부를 결정합니다.

GitHub Actions는 AWS IAM과 OpenID Connect(OIDC)를 통해 인증을 처리합니다. CI 파이프라인은 GitHub에서 제공하는 일회용 토큰을 사용해 AWS에서 일정 시간 동안 유효한 자격 증명을 발급받습니다. 이는 수동으로 자격 증명을 관리해야 하는 번거로움을 줄여줍니다.

사례 연구

AgentCore를 통해 배포된 AI 에이전트는 MCP 서버와의 상호작용을 통해 각종 툴을 호출할 수 있습니다. 이 MCP 서버는 OAuth 인증을 사용하며, 다양한 사용자가 각기 다른 역할에 따라 툴에 접근할 수 있습니다. 이를 활용해, 파이프라인에서 실제 사용 시 발생할 수 있는 역할 기반 액세스를 테스트하고 품질을 보장합니다.

<끊김 없음>

결론

AgentCore와 GitHub Actions를 연계해 자동화된 에이전트 평가를 수행하는 것은 생산 환경으로의 배포 전, 품질을 보장하는 데 탁월한 방법입니다. 이러한 자동화를 통해 수작업 평가의 부정확함을 줄이고, 실시간으로 에이전트 성능을 모니터링하며 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automated-agent-evaluation-with-amazon-bedrock-agentcore-and-github-actions/