AWS에서 에이전트 인텔리전스 구축 가이드

AWS에서의 에이전트 중심 인텔리전스 구축 가이드

AWS는 다중 에이전트를 활용하여 엔지니어링 워크플로우를 효과적으로 관리할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 포스트는 Amazon Nova Multimodal Embeddings와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 에이전트 중심의 인텔리전스 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 솔루션은 자동화 및 최적화를 통해 혁신을 촉진하며, 수동으로 진행되었던 부품 대체 평가과정을 대체합니다.

솔루션의 주요 내용 및 사례

이 솔루션은 주로 Amazon Nova Multimodal Embeddings와 Amazon Bedrock AgentCore를 중심으로 구축됩니다. Amazon Nova는 텍스트와 시각적 데이터를 통합하여 보다 정확하고 효율적인 검색을 가능하게 하며, Amazon Bedrock AgentCore는 에이전트 개발과 최적화를 위한 다양한 기능을 제공합니다.

주요 구성 요소:

1. 정밀한 스펙 적합성 평가: Python으로 작성된 확정적 코드로 각 후보 부품을 평가합니다. 이는 일관된 검토 과정에 필요한 증거를 제공할 수 있습니다.
2. 다중 에이전트 오케스트레이션: 가벼운 플래너가 각 질의를 세부 에이전트에게 라우팅하고, 최종 결과를 종합합니다.
3. 인간이 중심이 되는 결정 프로세스: 모든 결정은 엔지니어가 하며, 시스템은 증거를 모으고 문서를 초안하는데 그칩니다.

실제 적용 사례:

• 에이전트 구축: Nova Multimodal Embeddings와 다양한 에이전트가 참여하여 부품 대체를 위한 근거를 수집하고 평가합니다. 각 에이전트는 전문화된 작업을 수행하며, 전체 시스템이 최적화된 엔지니어링 어시스턴트를 제공합니다.

결론

Amazon Nova와 Bedrock AgentCore의 사용은 복잡한 엔지니어링 과정을 자동화하고 최적화하는 데 큰 도움을 줍니다. 이 포스트를 통한 예제 및 가이드를 통해 여러분의 워크플로우에 어떻게 이러한 기술을 적용할 수 있는지 이해할 수 있습니다. 시작하려면 GitHub 저장소를 통해 코드를 사용해 보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/agentic-engineering-intelligence-with-amazon-nova-multimodal-embeddings-and-amazon-bedrock-agentcore/