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TL;DR
전화 주문을 직원에게 의존하지 않고 처리하기 위해 Amazon Connect Customer가 통화를 받고, Amazon Lex V2와 Amazon Connect Agentic Voice가 실시간 음성 인식과 합성을 맡으며, Anthropic Claude Haiku 4.5 기반 AI agent가 대화와 주문 절차를 조정합니다. AI agent는 Lambda를 직접 호출하지 않고 Amazon Bedrock AgentCore의 AgentCore Gateway가 REST API를 MCP 도구로 노출한 경로를 사용해 메뉴, 장바구니, 주문, 고객, 위치 기능을 실행합니다. contact flow는 발신번호를 세션에 넣어 로그인 없이 고객별 장바구니를 분리하고, AI Guardrail은 유해하거나 주문과 무관한 발화를 차단합니다. AWS CDK 스크립트로 여덟 개 스택을 배포할 수 있으며, 문서가 제시한 비용은 2026년 7월 기준 US East (N. Virginia)에서 1,000건의 5분 음성 주문에 월 약 $35입니다.
섹션별 상세
전화 주문은 카운터 업무와 겹치면서 대기와 수기 기록을 늘리지만, 앱이나 웹사이트만 추가해서는 전화 이용자를 처리하지 못합니다. 이 설계는 Amazon Connect가 전화번호와 인바운드 통화를 받고 contact flow를 실행하는 방식으로 별도 로그인이나 웹 브라우저 없이 주문 경로를 엽니다. AI 호스트는 메뉴 질문, 픽업 위치 탐색, 장바구니 작성, 주문 확인까지 음성으로 처리해 전화 채널의 병목을 백엔드 자동화로 넘깁니다.
구성은 전화 처리, 대화 추론, 주문 백엔드를 분리하는 세 계층으로 나뉩니다. Amazon Connect Customer가 통화를 받고, Amazon Lex V2와 Amazon Connect Agentic Voice가 Advanced ASR과 TTS를 제공하며, Anthropic Claude Haiku 4.5 기반 Amazon Connect AI agent가 각 발화에서 다음 행동과 도구 호출을 결정합니다. 메뉴와 장바구니, 주문과 위치 데이터는 DynamoDB와 Lambda에 두고 AgentCore Gateway를 통해 연결하므로 통신 채널을 바꾸어도 주문 로직을 그대로 사용할 수 있습니다.
인바운드 통화가 들어오면 contact flow가 Agentic Voice를 설정하고 발신 전화번호를 contact attribute로 저장한 뒤 AI agent session에 전달합니다. Lambda가 전화번호를 세션 속성으로 밀어 넣고 greeting을 재생하면 Lex V2 bot이 통화를 이어받아 음성을 인식하고 합성하며, AI agent는 필요한 순간에 백엔드 도구를 호출합니다. 대화가 Complete 또는 Escalate 결과로 끝나면 현재 샘플은 통화를 종료하지만, Escalate 경로를 Amazon Connect queue에 연결해 상담원에게 전체 대화 맥락을 넘길 수 있습니다.
AgentCore Gateway는 REST API의 OpenAPI 스키마를 배포 시 읽어 각 엔드포인트를 이름 있는 MCP 도구로 등록합니다. AI agent가 PlaceOrder 같은 도구를 호출하면 Gateway가 JWT를 검증하고 Amazon API Gateway로 REST 요청을 전달하며, API Gateway와 Lambda가 DynamoDB 읽기·쓰기 또는 Amazon Location Service 호출을 수행합니다. 에이전트가 특정 함수가 아니라 도구 이름에 의존하기 때문에 핸들러를 교체하거나 도구를 추가해도 대화 로직을 수정할 필요가 없습니다.
bash
git clone https://github.com/aws-samples/sample-restaurant-telephony-ai-host-using-amazon-connect-customer.git
cd sample-restaurant-telephony-ai-host-using-amazon-connect-customerGitHub 샘플 저장소를 복제하고 프로젝트 디렉터리로 이동합니다.
bash
./scripts/deploy-all.sh --deploymentPrefix qsr-cn지정한 접두사를 사용해 AWS CDK 스택 전체를 의존성 순서로 배포합니다.
전화번호를 로그인 대신 세션 식별의 출발점으로 사용해 각 발신자의 장바구니와 주문을 분리합니다. contact flow가 번호를 수집하고 Lambda가 AI agent session에 넣으면 에이전트가 이를 customer ID로 변환해 모든 도구 호출에 사용하며, 발신번호가 차단된 경우에는 세션용 익명 ID를 생성합니다. 이 방식은 재방문 고객의 프로필과 주문 이력을 조회할 수 있게 하지만 전화번호 자체를 본인 인증 수단으로 취급하지 않으므로, 검증이 필요한 운영 환경에서는 일회용 패스코드 같은 단계를 추가해야 합니다.
Amazon Connect Agentic Voice의 Advanced ASR은 억양과 전화선 배경 소음을 처리하고 고정 침묵 시간이 아닌 발화 종료 신뢰도로 차례 전환을 판단합니다. Agentic Voice TTS는 응답을 음성으로 만들고 통화 중 끼어들기를 허용하며, end-of-turn 신뢰도와 침묵 임계값을 결제 카드 번호나 주소 읽기 같은 의도별 상황에 맞춰 조정할 수 있습니다. 음성 설정이 contact flow에 있으므로 bot을 다시 배포하지 않고도 통화 음성의 동작을 바꿀 수 있습니다.
Amazon Connect AI Guardrail은 hate, insults, sexual content, violence, misconduct, prompt attacks 같은 유해 범주와 정치적 논의, 금융 투자 조언 같은 거부 주제를 필터링합니다. 관리형 목록과 사용자 정의 목록으로 비속어를 걸러내며, 안전하지 않거나 주문과 무관한 발화에는 식당 주문만 지원한다는 정해진 응답을 반환합니다. 다만 필터가 지나치게 넓으면 픽업 위치를 찾는 데 필요한 주소나 ZIP 코드도 차단할 수 있어 실제 프롬프트와 입력 범위에 맞춘 조정이 필요합니다.
AWS CDK 배포 스크립트는 백엔드부터 Amazon Connect 인스턴스와 AI agent, AgentCore Gateway, Lex V2 bot, Guardrail, contact flow와 전화번호 순서로 여덟 개 스택을 만듭니다. 백엔드 단계에서 DynamoDB 테이블과 Location Service 리소스, Lambda, API Gateway를 만들고 샘플 메뉴와 위치 데이터를 시드하며, 이후 단계는 앞선 스택의 출력값을 다음 스택에 전달합니다. Node.js 18.x 이상, AWS CLI 2.x, Git, 부트스트랩된 AWS CDK와 Anthropic Claude Haiku 4.5 모델 접근 권한이 필요하고 Docker와 Python은 필요하지 않습니다.
샘플 주문 흐름에서는 발신자가 자연어로 메뉴를 묻고 ZIP 코드나 교차로를 말한 뒤 주문을 음성으로 확인합니다. Lambda는 메뉴와 위치 데이터를 조회하고, Amazon Location Service는 입력된 주소나 ZIP 코드를 좌표로 바꾸어 가장 가까운 매장을 직선거리가 아니라 운전 시간 기준으로 찾을 수 있게 하며, 주문 결과는 Orders 테이블에 저장됩니다. Amazon CloudWatch Logs에서는 통화 설정, 대화 전환, 도구 호출을 추적할 수 있고, 기본 설정 기준 2026년 7월 US East (N. Virginia)에서 1,000건의 5분 음성 주문은 월 약 $35로 제시됩니다.
bash
./scripts/cleanup-all.sh --force --deploymentPrefix qsr-cn배포된 리소스를 역순으로 삭제하고 전화번호와 주문 데이터를 정리합니다.
용어 해설
- Agentic Voice
- — Amazon Connect 안에서 음성 인식과 음성 합성을 처리하는 음성 계층입니다. Advanced ASR은 발화 종료 시점의 신뢰도와 침묵 임계값을 사용해 다음 차례를 판단하고, TTS는 AI 에이전트의 응답을 음성으로 변환합니다. 전화 대화의 응답 지연과 끼어들기 처리를 줄이는 역할을 합니다.
- Model Context Protocol
- — AI 에이전트가 외부 도구를 발견하고 호출하기 위한 개방형 연결 표준입니다. 이 솔루션에서는 AgentCore Gateway가 REST API 엔드포인트를 이름 있는 MCP 도구로 등록하고, 에이전트의 도구 호출을 백엔드 요청으로 변환합니다. 에이전트와 특정 Lambda 함수의 결합을 줄이는 핵심 계층입니다.
- AgentCore Gateway
- — 백엔드 REST API를 MCP 도구로 노출하는 게이트웨이입니다. 배포 시 API의 OpenAPI 스키마를 읽어 각 엔드포인트를 등록하고, Amazon Connect 인스턴스에 대해 JWT를 검증한 뒤 Amazon API Gateway로 요청을 전달합니다. 에이전트가 메뉴, 장바구니, 주문, 위치 기능을 이름으로 호출하게 합니다.
- Advanced ASR
- — 전화 음성을 텍스트로 바꾸는 Amazon Connect Agentic Voice의 음성 인식 기능입니다. 다양한 억양과 전화선 배경 소음을 처리하며, 고정된 침묵 시간이 아니라 발화 종료 신뢰도를 사용해 사용자가 말을 마친 시점을 판단합니다. 그 결과 다음 응답까지의 불필요한 대기 시간이 줄어듭니다.
- AI Guardrail
- — AI 에이전트의 대화를 허용된 업무 범위와 안전 정책 안에 유지하는 제어 계층입니다. 유해 콘텐츠 필터, 거부 주제, 비속어 목록과 사용자 정의 단어 목록을 적용하고, 식당 주문과 무관하거나 위험한 발화에는 정해진 응답으로 대화를 되돌립니다. 필터가 과도하면 주소나 ZIP 코드 같은 정상 입력도 차단할 수 있어 조정이 필요합니다.
기술
- Amazon Connect Customer
- Amazon Lex V2
- Amazon Connect Agentic Voice
- Amazon Connect AI agents
- Anthropic Claude Haiku 4.5
- Amazon Bedrock AgentCore
- Model Context Protocol
- Amazon AppIntegrations
- Amazon API Gateway
- AWS Identity and Access Management (IAM)
- AWS Lambda
- Amazon DynamoDB
- Amazon Location Service
- AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
- Amazon CloudWatch
- AWS Key Management Service (AWS KMS)
- Contact Lens
- AWS CLI
- Node.js
활용 사례
- 전화 기반 식당 메뉴 문의와 주문
- 발신번호를 활용한 재방문 고객 프로필 및 주문 이력 조회
- ZIP 코드나 교차로를 활용한 픽업 매장 탐색
- 음성 장바구니 작성과 주문 확인
- Escalate 경로를 통한 실시간 상담원 연결
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 25.수집 2026. 08. 25.출처 타입 RSS
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