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# 결론
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에이전트 워크플로 패턴은 이벤트 기반 아키텍처의 차세대 진화 단계로, 비즈니스 로직은 정적으로 정의되지 않지만 대규모 언어 모델(LLM) 강화 인식을 사용하여 동적으로 추론됩니다. 기존의 클라우드 네이티브 프리미티브와 LLM 워크플로 및 에이전트 설계 패턴을 결합하여 조직은 목적에 따라 대응하고 경험을 통해 학습하는 적응형 지능형 모듈식 시스템을 구축할 수 있습니다.

이러한 패턴에서 Amazon Bedrock은 에이전트 인식의 게이트웨이로, LLM 기반 에이전트가 이벤트 워크플로에 액세스하고 도구 및 메모리와 상호 작용하며 구조화되고 추적 가능하며 정렬된 결과를 제공할 수 있도록 합니다.

에이전트 시스템을 설계하고 배포할 때 이러한 워크플로 패턴은 구성 가능한 자율 AI 아키텍처를 구축하기 위한 청사진을 제공합니다. 이러한 시스템은 서버리스 모범 사례를 기반으로 하며 지능형 파운데이션 모델로 보강됩니다.