Amazon Nova로 AI 에이전트 구축

AI 에이전트를 통해 최종 사용자가 조직 데이터 및 사용자 입력을 기반으로 작업을 완료할 수 있습니다. 에이전트는 파운데이션 모델(FM), 데이터 소스, 소프트웨어 애플리케이션, 사용자 대화 간의 상호 작용을 오케스트레이션합니다. 또한 에이전트는 API를 자동으로 직접 호출하여 작업을 수행하고 지식 기반을 간접 호출하여 이러한 작업에 대한 정보를 보충합니다. 개발자는 에이전트를 통합하여 생성형 인공 지능(생성형 AI) 애플리케이션 제공을 앞당길 수 있으므로 개발 시간이 몇 주나 절약됩니다.

에이전트를 사용하면 고객을 위해 작업을 자동화하고 고객의 질문에 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 보험 청구 처리를 도와주는 에이전트를 만들거나, 고객이 여행을 예약하도록 도와주는 에이전트를 만들 수 있습니다. 용량 프로비저닝, 인프라 관리 또는 사용자 지정 코드 작성에 대한 걱정은 하지 않아도 됩니다. Amazon Nova는 프롬프트 엔지니어링, 메모리, 모니터링, 암호화, 사용자 권한, API 간접 호출을 관리합니다.

Amazon Bedrock에서 AI 에이전트를 구축하는 방법에 대한 자세한 내용은 Bedrock Agents를 참조하세요.

에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

AgentCore에서 Amazon Nova 사용

Amazon Nova 모델은 모든 Bedrock AgentCore 서비스와 함께 사용할 수 있으므로 매우 효과적인 에이전트를 대규모로 안전하게 배포하고 운영할 수 있습니다. 주요 서비스에는 런타임, ID, 메모리, 게이트웨이 및 관찰성이 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock AgentCore를 참조하고 샘플 코드는 {placeholder}를 참조하세요.

다음은 AgentCore에서 Amazon Nova를 사용하는 예입니다.

import boto3
from strands.models import BedrockModel

# Create a Bedrock model with the custom session
bedrock_model = BedrockModel(
model_id="model_id",
boto_session=session
)
        

Strands에서 Amazon Nova 사용

Strands는 Amazon Bedrock에 대한 기본 지원을 제공하므로 에이전트에서 이러한 Nova 모델을 최소한의 구성으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Strands Amazon Bedrock을 참조하세요.

다음은 Amazon Nova에서 Strands를 사용하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel

# Create a Bedrock model instance
bedrock_model = BedrockModel(
    model_id="us.amazon.nova-premier-v1:0",
    temperature=0.3,
    top_p=0.8,
)

# Create an agent using the BedrockModel instance
agent = Agent(model=bedrock_model)

# Use the agent
response = agent("Tell me about Amazon Bedrock.")
        

추가 리소스