Amazon Bedrock AgentCore

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.

Amazon Bedrock AgentCore 런타임 - 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 - 관리형 메모리 시스템을 제공하므로 에이전트는 즉각적이고 장기적인 지식을 유지하여 보다 개인화되고 일관된 대화를 위해 상호 작용의 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore Gateway - 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 - 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 - 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 - 로깅 및 모니터링 기능을 제공하여 에이전트의 성능 및 동작에 대한 실시간 가시성을 제공하여 디버깅 및 최적화를 용이하게 합니다.

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 시작하기를 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 시작하기를 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 시작하기를 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 시작하기를 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 및 AgentCore AgentCore 브라우저 시작하기를 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. AgentCore

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

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.