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# OpenSearch 에이전트 기술
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오늘날 개발자는 Kiro, Claude Code, Cursor와 같은 에이전트 IDEs 사용하여 몇 분 만에 아이디어에서 작업 프로토타입으로 전환할 수 있습니다. 하지만 새로운 아이디어를 실험하든 개념 증명을 구축하든 프로덕션 시스템을 실행하든 경험은 빠르게 더 복잡해집니다. 검색 결과는 예상대로 작동하지 않으며, 지연 시간이 급증하려면 로그를 탐색하고 배포를 통해 심층적인 전문 지식이 필요한 구성 결정을 AWS 도입해야 합니다. 상위 수준의 의도를 쿼리 DSLs, 인덱스 구성 및 다단계 워크플로로 변환하는 데는 여전히 상당한 시간이 걸립니다. AI 에이전트가 사용자 측에 있더라도 마찬가지입니다.

[OpenSearch 에이전트 스킬](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills)은 OpenSearch 인텔리전스를 에이전트에 직접 제공하는 스킬 리포지토리를 제공하여이 문제를 해결합니다. 각 스킬은 특정 워크플로에 대한 도메인 지식, 모범 사례 및 다단계 실행 로직을 캡슐화하므로 에이전트는 결과를 얻을 뿐만 아니라 달성 방법을 이해합니다. 스킬은 Kiro, Claude Code, Cursor를 포함하여 [에이전트 스킬 표준을](https://agentskills.io/specification) 지원하는 모든 코딩 에이전트에서 작동합니다.

## 에이전트 스킬로 수행할 수 있는 작업
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### 로컬 검색 애플리케이션 빌드
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`opensearch-launchpad` 스킬은 검색 애플리케이션을 구축하고 반복하는 데 의도 기반 경험을 제공합니다. 키워드, 의미 체계 및 하이브리드 검색을 위한 최적화된 매핑, 수집 파이프라인 및 ML 모델 통합을 통해 자연어 요구 사항 또는 샘플 데이터를 완전히 구성된 OpenSearch 인덱스로 변환하고 테스트하고 반복할 준비가 된 작업 검색 환경을 생성합니다.

프롬프트 예제:

```
Build a semantic search application for product documentation
```

에이전트는 인덱스 매핑을 구성하고, 임베딩 모델을 설정하고, 파이프라인을 수집하고, 작동 중인 검색 API 및 UI를 반환하여 각 결정을 안내합니다.

### 로그 분석을 사용하여 인시던트 조사
<a name="agent-skills-use-case-logs"></a>

이 `log-analytics` 기술은 관찰성 워크플로에 에이전트 인텔리전스를 제공합니다. 파이프 처리 언어(PPL) 쿼리를 수동으로 생성하거나 서비스 간에 로그 데이터를 함께 피어싱하는 대신 의도를 표현하면 기술이 오류 패턴 감지부터 이상 분석, 근본 원인 상관관계에 이르기까지 복잡성을 처리합니다.

프롬프트 예제:

```
Investigate why my service is returning 500s and correlate with recent traces
```

에이전트는 PPL 쿼리를 실행하여 오류 패턴과 로그 볼륨 이상을 표시한 다음, PPL 구문을 마스터하거나 추적 데이터를 수동으로 탐색할 필요 없이 로그 오류를 특정 추적 IDs와 상호 연관시켜 근본 원인을 더 빠르게 분석할 수 있습니다.

### 분산 추적 조사
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`trace-analytics` 스킬은 OpenSearch 내에서 직접 분산 트레이스를 조사합니다. 느린 범위, 오류 범위 및 서비스 종속성을 식별하고 추적 IDs를 사용하여 로그와 추적을 상호 연관시켜 전체 관찰성 스택에서 근본 원인을 표시합니다.

프롬프트 예제:

```
Which service is causing the p99 latency regression in the checkout flow?
```

에이전트는 서비스 간에 추적 데이터를 수동으로 탐색할 필요 없이 서비스 맵을 구축하고, 느린 범위를 식별하고, 병목 현상을 정확히 찾아냅니다.

### 에 OpenSearch 배포 AWS
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이 `aws-setup` 스킬은 관리형 도메인 및 서버리스 컬렉션에 대한 별도의 가이드를 사용하여 에이전트가 OpenSearch Service 도메인 또는 OpenSearch Serverless 컬렉션을 프로비저닝하고, 액세스 및 암호화 정책을 구성하고, 애플리케이션을 연결하는 방법을 안내합니다.

프롬프트 예제:

```
Set up an OpenSearch Serverless collection for my search application
```

에이전트는 프로비저닝, 정책 구성 및 검증을 처리하여 각 단계를 안내합니다.

## 사용 가능한 기술
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스킬은 범주별로 구성됩니다. 전체 컬렉션 또는 개별 기술을 설치할 수 있습니다.


| 카테고리 | 스킬 | 하는 일 | 
| --- | --- | --- | 
| 검색 | opensearch-launchpad | 검색 애플리케이션을 처음부터 스캐폴드합니다. BM25 어휘 검색, 의미 검색, 하이브리드 검색 및 에이전트 검색을 다룹니다. 모델 선택 가이드, 평가 전략 및 샘플 데이터를 포함합니다. | 
| 관찰성 | log-analytics | Piped Processing Language(PPL)를 사용하여 로그를 쿼리하고 분석합니다. 에이전트가 오류 패턴을 감지하고, 이상을 표시하고, 인덱스 간에 이벤트를 연관시키는 데 도움이 됩니다. | 
| 관찰성 | trace-analytics | 분산 추적을 조사합니다. 느린 범위를 식별하고, 서비스 맵을 빌드하고, 시스템을 통해 AI 에이전트 도구 호출을 추적합니다. | 
| 클라우드 | aws-setup | OpenSearch를에 배포합니다 AWS. 프로비저닝, 액세스 정책 및 네트워크 구성을 다루는 Amazon OpenSearch Service 도메인 및 OpenSearch Serverless 컬렉션에 대한 전용 가이드가 포함되어 있습니다. | 

프로젝트가 활성 개발 중입니다. 최신 스킬 목록 및 기여도 지침은 [opensearch-agent-skills](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills) 리포지토리를 참조하세요.

## 사전 조건
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사전 조건은 스킬에 따라 다릅니다. 전체 컬렉션을 사용하려면 다음이 필요합니다.
+ 에이전트 기술(클라우드 코드, 커서 또는 Kiro)을 지원하는 코딩 에이전트입니다.
+ `skills` 설치 관리자를 실행`PATH`하기 위한 `npx`의 [Node.js](https://nodejs.org/).
+ [https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) 및 Python 3.11 이상. 스킬은 `uv`를 사용하여 격리된 환경에서 스크립트를 실행합니다.
+ 로컬 클러스터를 구동하는 기술을 사용하려는 경우 [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/)가 설치되고 실행됩니다(예: `opensearch-launchpad`).
+ AWS `aws-setup` 스킬을 사용하려는 경우 적절한 권한으로 구성된 자격 증명입니다. 필수 권한에 대한 지침은 섹션을 참조하세요[ID 기반 정책](ac.md#ac-types-identity).

## 기술 설치 및 사용
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를 사용하여 호출하는 [https://agentskills.io](https://agentskills.io) CLI를 통해 기술을 설치합니다`npx`. 설치 관리자는 에이전트를 감지하고 스킬 파일을 올바른 위치에 배치합니다.

전체 컬렉션을 설치하려면:

```
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills
```

단일 스킬을 설치하려면 `@skill-name` 접미사를 사용합니다. `--full-depth` 플래그에는 에이전트가 후속 질문에 필요한 모든 참조 자료가 포함됩니다.

```
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@opensearch-launchpad --full-depth
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@log-analytics --full-depth
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@trace-analytics --full-depth
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@aws-setup --full-depth
```

일반적인 설치 옵션:

**`-a {{agent-name}}`**  
와 같은 특정 에이전트에를 설치합니다`-a claude-code`.

**`-g`**  
시스템의 모든 프로젝트에서 스킬을 사용할 수 있도록 전역적으로를 설치합니다.

**`--all`**  
CLI가 시스템에서 감지하는 모든 에이전트에를 설치합니다.

설치 후 에이전트를 다시 시작하여 새 스킬 파일을 선택합니다. 그런 다음 *"OpenSearch."* 에이전트는 스킬 지침을 읽고 필요한 스크립트를 직접 실행합니다.

`aws-setup` 스킬에는 두 OpenSearch Service 제품군에 대한 전용 가이드가 포함되어 있습니다. Amazon OpenSearch Service 관리형 도메인의 경우 스킬은 도메인 생성, 액세스 정책 구성 및 애플리케이션 연결을 안내합니다( 참조[Introduction](what-is.md)). OpenSearch Serverless의 경우 컬렉션 생성, 데이터 액세스 및 암호화 정책 구성, 데이터 수집을 다룹니다( 참조[Amazon OpenSearch Serverless](serverless.md)). 실행 중인 클러스터에 대한 대화형 쿼리의 경우 스킬을와 페어링합니다[OpenSearch MCP 서버](opensearch-mcp-server.md).

## 보안 고려 사항
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스킬을 설치하고 실행하면 에이전트가 설명하는 스크립트와 명령을 실행합니다. 타사 개발자 도구와 마찬가지로 기술을 취급합니다.
+ 설치하기 전에 [소스 리포지토리](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills)에서 스킬의 `SKILL.md` 파일을 검토합니다.
+ 프로덕션 리소스를 가리키기 전에 개발 또는 샌드박스 환경에서 기술을 실행합니다.
+ `aws-setup` 스킬을 실행할 때 AWS 계정 및 AWS 리전 배포하려는 위치로 범위가 지정된 최소 권한 IAM 자격 증명을 사용합니다.
+ 수명이 긴 인프라를 커밋하기 전에 스킬이 생성하는 AWS 리소스를 검토합니다. 스킬은 사용자를 대신하여 도메인, 컬렉션, IAM 역할 및 네트워킹 리소스를 프로비저닝할 수 있습니다.

## 추가 리소스
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+ GitHub의 [opensearch-agent-skills](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills) - 새로운 기술 작성을 위한 소스, 문제 및 개발자 안내서입니다.
+ [에이전트 기술 사양](https://agentskills.io/specification) - 기술이 구현하는 개방형 표준입니다.
+ [OpenSearch MCP 서버](opensearch-mcp-server.md) - 실행 중인 클러스터에 대한 대화형 쿼리를 위한 컴패니언 MCP 서버입니다.