기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 에서 에이전트 AI를 위한 멀티 테넌트 아키텍처 구축 AWS
<a name="introduction"></a>

*Aaron Sempf and Tod Golding, Amazon Web Services*

*2025년 7월*([문서 기록](doc-history.md))

에이전트 AI는 조직이 시스템을 구축, 제공 및 운영하는 방법을 재고해야 하는 파괴적인 패러다임 전환을 나타냅니다. 에이전트 모델에는 시스템을 새로운 경로, 가능성 및 가치를 생성하는 하나 이상의 에이전트로 분해하는 새로운 방법을 탐색하는 팀이 있습니다.

에이전트 토론의 대부분은 에이전트를 구축하고 구현하는 데 사용되는 도구, 프레임워크 및 패턴을 중심으로 합니다. 에이전트를 생성하는 데 좋은 도구를 채택할 뿐만 아니라 에이전트 아키텍처의 기반으로 사용할 수 있는 새로운 통합 프로토콜, 인증 전략 및 검색 메커니즘도 채택해야 합니다.

에이전트 도구 수가 늘어나는 동안 팀은 에이전트가 보다 전통적인 아키텍처 문제를 해결하는 방법도 고려해야 합니다. 규모, 시끄러운 이웃, 복원력, 비용 및 운영 효율성은 에이전트를 설계, 구축 및 배포할 때 평가해야 하는 기본 주제입니다. 자율적이고 스마트한 에이전트가 어떻게 되는지에 관계없이 비즈니스 요구 사항에 맞는 규모, 효율성 및 민첩성의 경제를 달성해야 합니다.

이 가이드의 목표는 다양한 차원의 에이전트 발자국을 탐색하는 것입니다. 여기에는 다양한 에이전트 배포 및 소비 패턴을 검토하고 아키텍처 목표를 해결하는 에이전트를 생성하기 위한 다양한 전략을 강조하는 것이 포함됩니다. 또한 일반적으로 다중 테넌트 설정에 필요한 내부 구조를 도입하여 에이전트가 다중 테넌트 환경에서 어떻게 사용될 수 있는지 살펴보는 것도 의미합니다.

## 대상 독자
<a name="intended-audience"></a>

이 가이드는 AI 기반 멀티 테넌트 시스템을 구축하려는 아키텍트, 개발자 및 기술 리더를 위한 것입니다.

## 목표
<a name="objectives"></a>

이 가이드는 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다.
+ 다중 테넌트 에이전트 배포, 사일로 및 풀링된 모델 탐색, 테넌트 컨텍스트가 에이전트 구현에 미치는 영향 이해
+ 단일 및 다중 공급자 환경의 온보딩, 테넌트 격리, 리소스 관리를 포함한 에이전트 관리 살펴보기
+ 데이터 소유권, 모니터링 및 테스트를 포함한 다중 테넌트 에이전트의 측면 평가

## 이 콘텐츠 시리즈 정보
<a name="about-this-series"></a>

이 가이드는 에이전트 AI on에 대한 시리즈의 일부입니다 AWS. 자세한 내용과이 시리즈의 다른 가이드를 보려면 AWS 권장 가이드 웹 사이트의 [에이전트 AI](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/agentic-ai/)를 참조하세요.