MoEngage와 AgentCore Gateway로 AI 에이전트 구축 혁신

MoEngage와 AgentCore Gateway: 발전된 인공지능 에이전트 구축의 비결

세상의 많은 기업들이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하며 더 나은 고객 경험을 제공하고자 합니다. 그 중 MoEngage는 1,350개 이상의 소비자 브랜드가 이용하는 agentic 고객 참여 플랫폼으로, 400개에 달하는 내부 API와 다양한 AI 도구를 결합해 개인화된 사용자 경험을 제공합니다. 이번 글에서는 MoEngage가 Amazon Bedrock AgentCore의 AgentCore Gateway를 사용해 어떻게 AI 에이전트를 위한 환경을 구축했는지에 대해 알아보겠습니다.

MoEngage의 주요 도전과 해결책

MoEngage는 400개의 내부 REST API를 보유하고 있습니다. 이 API들은 25개의 개발 팀에 의해 AWS의 7개 지역(VPC)에서 운영되고 있으며, 외부 인터넷에 노출되지 않습니다. 기존 기능을 반복 구축하지 않고, 이 API들을 에이전트가 안전하게 사용할 수 있도록 만드는 것이 큰 도전이었습니다.

MoEngage는 Amazon Bedrock AgentCore의 AgentCore Gateway를 활용하여 이를 해결했습니다. AgentCore Gateway는 오퍼레이션 스펙을 통해 MCP 도구화 함으로써 신규 API의 온보딩 시간을 단 몇 시간으로 줄였습니다.

AgentCore Gateway의 주요 장점

AgentCore Gateway는 MCP 도구 생성을 자동화하고 정책 파일 형식, 도구 별칭 등 여러 요소들을 일괄 관리합니다. MoEngage는 특정 개발 팀이 아닌 AI 플랫폼 팀만이 이 계층을 관리하게 하여, 서비스를 설계하는 팀에게 불필요한 부담을 줄였습니다.

MoEngage는 MCP 서버를 각 팀이 관리하지 않도록 하여, 팀별 기존 OpenAPI 스펙을 유지하면서도 도구 정의가 가능케했습니다. 또한, 최대한 많은 서비스를 위한 개별 네트워크 연결 구축 대신 Amazon VPC Lattice를 통한 관리형 egress를 활용하여 이를 간소화했습니다.

사례: 실전에서 MoEngage의 이용 방법

MoEngage는 현재 7개의 AWS 리전에서 10개의 내부 에이전트와 호환되는 400개의 등록된 API로 구성된 AgentCore Gateway 배포를 운영하고 있습니다. MoEngage는 MCP 서버 코드를 작성하거나, 에이전트 통합을 위한 네트워킹을 구현하지 않고, 에이전트별로 IAM 역할을 통해 제한된 MCP 도구만을 볼 수 있도록 정책을 설정하였습니다. 덕분에 인력 및 비용 절감 효과를 보았으며, 새로운 API의 온보딩 시간 또한 대폭 감소했습니다.

결론

정교한 정책 관리와 API 온보딩 프로세스를 통해 MoEngage는 AI에 기반한 혁신적인 고객 경험을 제공하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 에이전트 구축을 위한 모범 사례로 자리잡고 있으며, 다른 기업들에게도 유용한 인사이트를 제공합니다.

MoEngage의 사례가 흥미로우셨다면, AWS 계정 팀이나 AWS에 문의해 유사한 아키텍처에 대한 상담을 받아보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-moengage-turned-over-400-apis-into-agent-tools-with-agentcore-gateway/