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# 플랫폼
에이전트 AI 플랫폼은 프로덕션급 에이전트 시스템을 배포, 확장 및 관리하는 데 필요한 기본 런타임, 오케스트레이션 및 통합 계층을 제공합니다. 프레임워크는 에이전트가 구축되는 방식을 정의하고 에이전트가 통신하는 방식을 제어하는 프로토콜을 정의합니다. 플랫폼은 이러한 에이전트가 대규모로 안전하게 운영, 협업 및 발전하는 환경을 제공합니다.
에이전트 플랫폼은 모델 실행, 컨텍스트 관리, 도구 통합, 관찰성 및 거버넌스 기능을 통합 환경으로 결합합니다. 이러한 플랫폼을 통해 조직은 실험에서 엔터프라이즈 규모의 배포로 전환할 수 있습니다.
**이 단원에서는 다음을 수행합니다.**
+ [플랫폼이 중요한 이유](why-platforms-matter.md)
+ [에이전트 AI 플랫폼의 유형](types-of-platforms.md)
+ [플랫폼 선택 고려 사항](platform-selection.md)
+ [Amazon Bedrock 에이전트](bedrock-agents.md)
+ [Amazon Bedrock AgentCore](amazon-bedrock-agentcore.md)
# 플랫폼이 중요한 이유
에이전트 AI 플랫폼은 프로덕션 환경에서 자율 시스템을 운영하려는 조직에 매우 중요합니다. 다음과 같은 기능을 제공합니다.
+ 에이전트 호스팅, 규모 조정 및 조정을 위한 **런타임 오케스트레이션**을 제공합니다.
+ 다중 에이전트 워크플로에서 **상태, 컨텍스트 및 메모리**를 관리합니다.
+ 엔터프라이즈 표준에 맞는 **보안, 자격 증명 및 거버넌스** 제어를 제공합니다.
+ 표준 APIs 또는 프로토콜을 통해 **도구 에코시스템** 및 외부 시스템과 통합합니다.
+ 에이전트 상호 작용 **및 이벤트 흐름 전반에서 관찰성 및 감사 가능성을** 활성화합니다.
+ **교차 모델 상호 운용성을** 지원하여 에이전트가 단일 환경에서 여러 파운데이션 모델을 사용할 수 있습니다.
이러한 기능을 통해 개별 에이전트는 엔터프라이즈 및 규제 경계 내에서 안정적으로 작동할 수 있는 조정된 적응형 시스템으로 전환됩니다.
# 에이전트 AI 플랫폼의 유형
에이전트 AI 플랫폼은 일반적으로 다음 범주 중 하나 이상에 속합니다.
+ **관리형 에이전트** - 완전 관리형 플랫폼은 기본 제공 인프라, 메모리 및 오케스트레이션 기능을 제공합니다. 운영 오버헤드를 줄이고 프로덕션 시간을 단축합니다.
+ **오픈 소스 오케스트레이션** - 오픈 소스 에이전트 플랫폼은 사용자 지정 가능한 환경 또는 온프레미스 배포를 선호하는 조직에 유연성과 투명성을 제공합니다.
+ **하이브리드 엔터프라이즈** - 하이브리드 플랫폼은 관리형 구성 요소와 자체 호스팅 구성 요소를 통합하여 클라우드 관리형 서비스의 확장성과 엔터프라이즈 시스템의 제어를 결합합니다.
# 플랫폼 선택 고려 사항
에이전트 AI 플랫폼을 선택하거나 설계할 때 조직은 다음을 고려해야 합니다.
+ **통합 깊이** - 플랫폼이 기존 데이터 소스, 도구 및 프로토콜과 얼마나 잘 통합되는지 평가합니다.
+ **확장성** - 플랫폼이 자율 워크로드 및 다중 에이전트 협업을 지원하도록 동적으로 확장할 수 있는지 확인합니다.
+ **보안 및 규정 준수** - 조직 및 리전 요구 사항을 기준으로 데이터 프라이버시, 암호화 및 거버넌스 기능을 평가합니다.
+ **확장성** - 시간이 지남에 따라 새로운 도구, 모델 또는 에이전트를 추가할 수 있는 모듈식 아키텍처가 있는 플랫폼을 선택합니다.
+ **관찰성** - 에이전트 상호 작용에 대한 자세한 원격 측정, 추적성 및 감사 로그를 제공하는 플랫폼을 선호합니다.
+ **비용 효율성** - 서버리스 또는 사용량 기반 모델을 고려하여 가변 워크로드에 대한 비용을 최적화합니다.
# Amazon Bedrock 에이전트
Amazon Bedrock Agents는 애플리케이션에서 자율 에이전트를 구축하고 구성할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. 파운데이션 모델, 데이터 소스, 소프트웨어 애플리케이션 및 사용자 대화 간의 상호 작용을 조정할 수 있습니다. 에이전트를 생성하는 간소화된 접근 방식에서는 용량을 프로비저닝하거나 인프라를 관리하거나 사용자 지정 코드를 작성할 필요가 없습니다.
## Amazon Bedrock Agents의 주요 기능
Amazon Bedrock Agents에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.
+ **완전 관리형 서비스** - 용량을 프로비저닝하거나 기본 시스템을 관리할 필요 없이 인프라 관리를 완료합니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 설명서[의 AI 에이전트를 사용하여 애플리케이션의 태스크 자동화를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html).
+ **API 기반 개발 -** 모델, 지침, 도구 및 구성 파라미터를 지정하여 간단한 API 직접 호출을 통해 에이전트를 정의하고 실행합니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 설명서의 [에이전트 수동 생성 및 구성을](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-create.html) 참조하세요.
+ **작업 그룹** - API 스키마를 사용하여 작업 그룹을 생성하여 에이전트가 수행할 수 있는 특정 작업을 정의합니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 설명서에서 [작업 그룹을 사용하여 에이전트가 수행할 작업 정의를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-action-create.html).
+ **지식 기반 통합** - Amazon Bedrock 지식 기반에 원활하게 연결하여 조직의 데이터로 에이전트 응답을 강화합니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 설명서의 [지식 기반을 사용하여 에이전트에 대한 Augment 응답 생성을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-kb-add.html).
+ **고급 프롬프트 템플릿** - 사전 처리, 오케스트레이션, 지식 기반 응답 생성 및 사후 처리를 위한 프롬프트 템플릿을 통해 에이전트 동작을 사용자 지정합니다. 자세한 내용은 [Amazon Bedrock 설명서의 Amazon Bedrock의 고급 프롬프트 템플릿을 사용하여 에이전트의 정확도 향상을](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/advanced-prompts.html) 참조하세요.
+ **추적 및 관찰성 **- 내장된 추적 기능을 사용하여 에이전트의 step-by-step 추론 프로세스를 추적합니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 설명서에서 [추적을 사용하여 에이전트의 step-by-step 추론 프로세스 추적](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html)을 참조하세요.
+ **버전 관리 및 별칭** - 에이전트의 여러 버전을 생성하고 제어된 롤아웃을 위해 별칭을 통해 배포합니다. 자세한 내용은 [Amazon Bedrock 설명서의 애플리케이션에서 Amazon Bedrock 에이전트 배포 및 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-deploy.html).
## Amazon Bedrock Agents를 사용해야 하는 경우
Amazon Bedrock Agents는 다음과 같은 자율 에이전트 시나리오에 특히 적합합니다.
+ 인프라를 관리하지 않고 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 완전 관리형 환경을 원하는 조직
+ 코드 대신 구성을 통해 에이전트를 신속하게 개발하고 배포해야 하는 프로젝트
+ 지식 기반 및 가드레일과 같은 다른 Amazon Bedrock 기능과 긴밀하게 통합하여 이점을 얻을 수 있는 사용 사례
+ 사내 리소스가 없어 에이전트를 처음부터 구축할 수 있지만 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 자율 기능이 필요한 팀
## Amazon Bedrock Agents의 구현 접근 방식
Amazon Bedrock Agents는 비즈니스 이해관계자를 위한 구성 기반 구현 접근 방식을 제공합니다. 이 서비스를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 복잡한 코드를 작성하지 않고 AWS Management Console 또는 API 호출을 통해 에이전트를 정의합니다.
+ 에이전트가 수행할 수 있는 APIs 및 작업을 지정하는 작업 그룹을 생성합니다.
+ 지식 기반을 연결하여 에이전트에 도메인별 정보를 제공합니다.
+ 시각적 인터페이스를 통해 에이전트 동작을 테스트하고 반복합니다.
이 관리형 접근 방식을 통해 비즈니스 팀은 AI 모델 개발 또는 인프라 관리에 대한 심층적인 기술 전문 지식 없이 자율 에이전트를 신속하게 개발하고 배포할 수 있습니다.
## Amazon Bedrock Agents의 실제 예제
이 [AWS 블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-finops-agent-using-amazon-bedrock-with-multi-agent-capability-and-amazon-nova-as-the-foundation-model/)에 설명된 재무 운영(FinOps) 솔루션은 Amazon Bedrock 다중 에이전트 프레임워크를 사용하여 AI 기반 클라우드 비용 관리 도우미를 생성합니다. 비용 효율적인 Amazon Nova 파운데이션 모델은 중앙 FinOps 감독자 에이전트가 특수 에이전트에게 작업을 위임하는 솔루션을 지원합니다. 이러한 에이전트는를 사용하여 AWS 지출 데이터를 가져오고 분석 AWS Cost Explorer 하며를 사용하여 비용 절감 권장 사항을 생성합니다 AWS Trusted Advisor.
시스템에는에서 호스팅되는 프런트엔드인 Amazon Cognito를 통한 보안 사용자 액세스 AWS Amplify와 실시간 분석 및 예측을 위한 AWS Lambda 작업 그룹이 포함되어 있습니다. 재무 팀은 “2025년 2월에 내 비용은 얼마였나요?”와 같은 자연어 쿼리를 요청할 수 있습니다. 시스템은를 사용하여 배포된 확장 가능한 서버리스 아키텍처 내에서 세부 분석, 최적화 제안 및 예측으로 응답합니다 AWS CloudFormation.
# Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore는 프레임워크, 모델 또는 프로토콜을 사용하여 확장성이 뛰어난 에이전트를 안전하게 구축, 배포 및 운영하는 에이전트 플랫폼입니다. AgentCore를 사용하면 인프라 관리 없이 다음 작업을 모두 수행할 수 있습니다.
+ 에이전트를 더 빠르게 구축합니다.
+ 에이전트가 도구 및 데이터 전반에 걸쳐 조치를 취할 수 있도록 합니다.
+ 지연 시간이 짧고 런타임이 확장된 에이전트를 안전하게 실행합니다.
+ 프로덕션 중인 에이전트를 모니터링합니다.
AgentCore는 특수 에이전트 인프라를 구축하는 데 따른 차별화되지 않은 부담을 제거하여 에이전트의 프로덕션 속도를 높일 수 있습니다. 서비스는 함께 또는 독립적으로 사용할 수 있으며 , CrewAI, 및를 포함한 모든 프레임워크LangGraphLlamaIndex와 호환됩니다Strands Agents. 또한 AgentCore는 Amazon Bedrock 내부 또는 외부에서 사용할 수 있는 모든 파운데이션 모델과 호환되므로 최고의 유연성을 제공합니다.
AgentCore는 다음과 같은 여러 주요 서비스로 구성됩니다.
+ [Amazon Bedrock AgentCore 런타임](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agents-tools-runtime.html) - AI 에이전트 또는 도구를 배포하고 실행하는 데 필요한 인프라를 관리할 필요 없이 에이전트를 호스팅하고 실행할 수 있는 안전하고 확장 가능한 서버리스 환경을 제공합니다.
+ [Amazon Bedrock AgentCore 메모리](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/memory.html) - 관리형 메모리 시스템을 제공하므로 에이전트는 즉각적이고 장기적인 지식을 유지하여 보다 개인화되고 일관된 대화를 위해 상호 작용의 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.
+ [Amazon Bedrock AgentCore Gateway](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway.html) - 에이전트에 적합한 도구를 생성, 보안 및 찾는 프로세스를 간소화합니다. 개발자는 AgentCore GatewayAPIs, Lambda 함수 및 기존 서비스를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 호환 도구로 변환하고 에이전트가 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
+ [Amazon Bedrock AgentCore 자격 증명](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/identity.html) - AI 에이전트 개발을 가속화하는 안전하고 확장 가능한 에이전트 자격 증명 및 액세스 관리 서비스를 제공합니다. AgentCore Identity를 사용하면 에이전트에게 검증 가능한 고유 자격 증명을 할당하여 세분화된 액세스 제어와 엔터프라이즈 시스템과의 에이전트 기반 안전한 상호 작용을 지원할 수 있습니다.
+ [Amazon Bedrock AgentCore 기본 제공 도구 -](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/built-in-tools.html) 기본 제공 도구를 사용하여 개발 및 테스트 워크플로를 개선할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 애플리케이션과 효과적으로 상호 작용하여 AI 에이전트가 샌드박스 환경에서 코드를 안전하게 작성하고 실행할 수 있습니다. 브라우저 도구를 사용하여 AI 에이전트가 대규모로 웹 사이트와 상호 작용할 수 있도록 합니다.
+ [Amazon Bedrock AgentCore 관찰성](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/observability.html) - 로깅 및 모니터링 기능을 제공하여 에이전트의 성능 및 동작에 대한 실시간 가시성을 제공하여 디버깅 및 최적화를 용이하게 합니다.
## AgentCore의 주요 기능
AgentCore에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.
+ **완전 관리형 및 확장 가능 **- AgentCore는 완전 관리형 서비스이므로가 기본 인프라 및 유지 관리를 AWS 처리합니다. 또한 확장 가능하므로 에이전트의 기능을 사용자 지정하고 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 [ AgentCore 설명서의 AgentCore 런타임 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-getting-started.html)를 참조하세요. AgentCore
+ **장기 및 단기 메모리 -** 에이전트에게 현재 대화 및 장기 지식의 컨텍스트를 재현할 수 있는 메모리 시스템을 제공하여 보다 개인화되고 관련성이 높은 상호 작용을 제공합니다. 자세한 내용은 [ AgentCore 설명서의 AgentCore 메모리 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/memory-get-started.html)를 참조하세요. AgentCore
+ **간소화된 도구 개발 및 통합** - 에이전트가 안전한 단일 엔드포인트를 통해 도구를 검색하고 사용할 수 있습니다. 몇 줄의 코드만으로 기존 엔터프라이즈 리소스를 에이전트 지원 도구로 빠르게 전환하여 개발자가 고유한 기능을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 자세한 내용은 [ AgentCore 설명서의 AgentCore Gateway 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-quick-start.html)를 참조하세요. AgentCore
+ **안전하고 확장 가능한 인프라** - AgentCore는 에이전트를 배포하고 운영할 수 있는 안전하고 확장 가능한 환경을 제공합니다. 여기에는 자격 증명 및 액세스 관리, 데이터 암호화 및 네트워크 보안을 위한 기능이 포함됩니다. 자세한 내용은 [ AgentCore 설명서의 AgentCore 자격 증명 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/identity-getting-started.html)를 참조하세요. AgentCore
+ **다양한 도구와의 통합** - 에이전트를 코드 인터프리터 및 AgentCore 기본 제공 도구를 사용하여 구축할 수 있는 브라우저 도구를 비롯한 다양한 도구와 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 [ AgentCore 설명서의 AgentCore 코드 인터프리터 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/code-interpreter-getting-started.html) 및 AgentCore [ AgentCore 브라우저 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/browser-onboarding.html)를 참조하세요.
+ **포괄적인 관찰성 및 모니터링 **- 포괄적인 도구를 사용하여 에이전트를 심층적으로 파악하여 프로덕션 환경에서 성능을 추적, 디버깅 및 모니터링할 수 있습니다. 에이전트의 전체 실행 경로를 시각화하여 추론을 감사하고 실패를 해결합니다. 실시간 대시보드와 표준화된 원격 측정 데이터를 사용하여 주요 운영 지표를 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 [ AgentCore 설명서의 Amazon Bedrock AgentCore 리소스에 관찰성 추가를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/observability-configure.html). AgentCore
## AgentCore를 사용해야 하는 경우
AgentCore는 다음과 같은 자율 에이전트 시나리오에 특히 적합합니다.
+ 인프라, 보안, 내장 도구, 관찰성 및 규모 조정을 처리하는 완전 관리형 서비스를 통해 개발을 가속화하고 운영 오버헤드를 줄이려는 조직
+ 함께 또는 독립적으로 작동하고 CrewAI 또는와 같은 모든 프레임워크 LangGraph및 모든 소스의 모든 파운데이션 모델과 호환되는 모듈식 서비스로 유연성이 필요한 프로젝트
+ 상황 정보를 유지하고 과거 상호 작용에서 학습하여 개인화되고 관련된 응답을 제공해야 하는 상태 저장 대화 에이전트가 필요한 사용 사례
+ 다양한 애플리케이션, 데이터 소스 및 APIs와의 간단한 통합을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트
## AgentCore의 구현 접근 방식
AgentCore는 오픈 소스 또는 사용자 지정 에이전트 프레임워크를 사용하여 구축된 AI 에이전트를 개념 증명에서 프로덕션으로 이동하려는 조직을 위해 설계되었습니다. AgentCore를 사용하면 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.
+ end-to-end 보안 및 규정 준수를 위한 세션 격리와 내장된 ID 및 액세스 관리를 통해 모든 프레임워크 및 모델을 지원하는 서버리스 인프라에 에이전트를 안전하게 배포합니다. 스타터 툴킷을 사용하여 주요 에이전트 프레임워크를 위한 AgentCore 런타임 에이전트를 빠르게 생성합니다.
+ 컨텍스트 보존을 위한 영구 메모리를 통합하여 에이전트를 개선하고 AgentCore Gateway를 통한 도구 개발 및 통합을 간소화합니다. 고급 워크플로를 위해 내장 브라우저 도구 및 코드 인터프리터를 활용합니다.
+ Amazon CloudWatch Application Insights 및 로 구동되는 관찰성 대시보드를 사용하여 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 추적, 디버깅 및 모니터링하고 AgentCore 리소스(런타임, 메모리, 게이트웨이 및 도구)의 주요 지표를 OpenTelemetry추적합니다.
+ 모든 에이전트 프레임워크 및 모델 공급자와 함께 또는 독립적으로 완전 관리형 모듈식 서비스, 구성 가능한 블록을 사용하여 배포 및 혁신을 가속화합니다. 이러한 유연성을 통해 조직은 프로토타입에서 프로덕션으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다.
이러한 관리형 접근 방식을 통해 조직은 규모에 관계없이 엔터프라이즈급 AI 에이전트 및 다중 에이전트 시스템을 빠르고 안전하게 구축, 배포 및 실행할 수 있습니다.
## AgentCore의 실제 예
AWS 는 라틴 아메리카 최대 은행 중 하나가 다년간 AI/ML을 사용하여 개인화되고 안전한 디지털 뱅킹 경험을 제공하고 있음을 관찰했습니다. 은행은 AgentCore를 사용하여 고객에게 직관적인 상호 작용, 향상된 보안 및 향상된 자동화를 제공하여 에이전트 AI 서비스를 확장하고 있습니다. CTO에 따르면 AgentCore는 대규모로 고객 약정을 충족하기 위한 노력을 지원할 것으로 예상됩니다. AgentCore는 재무 규정 준수를 보장하는 데 도움이 되는 동시에 개발자에게 에이전트를 구축하고 관리할 수 있는 도구와 유연성을 제공합니다.