Amazon Bedrock AgentCore와 Slack 통합하기: 서버리스 AI 에이전트 구축 가이드

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핵심 요약

Slack 워크스페이스에 AI 에이전트를 직접 통합하면 팀이 애플리케이션을 전환하지 않고도 AI의 도움을 받을 수 있지만, 보안 검증과 대화 맥락 유지 및 Slack의 3초 응답 제한 시간 해결이 필수적이다. 이 솔루션은 Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon SQS를 조합한 비동기 아키텍처를 통해 Slack의 타임아웃 문제를 해결하고 즉각적인 응답성을 확보한다. Amazon Bedrock AgentCore는 대화 메모리와 도구 접근을 관리하며, Model Context Protocol(MCP)을 통해 날씨 정보와 같은 외부 도구를 안전하게 호출한다. AWS CDK를 사용하여 전체 인프라를 자동 배포하며, 개발자는 복잡한 웹훅 핸들러 대신 에이전트의 비즈니스 로직에만 집중할 수 있는 재사용 가능한 통합 레이어를 얻게 된다.

배경

Amazon Bedrock AgentCore 권한이 있는 AWS 계정, AWS CLI(v2.x) 및 Node.js(v18 이상), AWS CDK 설치 및 부트스트랩 완료, Slack 앱 생성 및 워크스페이스 관리 권한

대상 독자

AWS 환경에서 AI 에이전트를 Slack과 통합하여 프로덕션 서비스를 구축하려는 개발자 및 아키텍트

의미 / 영향

이 아키텍처는 기업용 메신저와 AI 에이전트 간의 통합 표준을 제시하며, 특히 긴 추론 시간이 필요한 LLM 애플리케이션의 사용자 경험 문제를 해결한다. AgentCore를 통한 중앙 집중식 메모리 및 도구 관리는 에이전트 도입 비용을 낮추고 보안성을 강화하는 효과가 있다.

섹션별 상세

Slack의 3초 웹훅 타임아웃 제한을 극복하기 위해 세 개의 전용 Lambda 함수와 SQS FIFO 큐를 활용한 비동기 처리 구조를 설계했다. Verification Lambda가 Slack의 서명을 즉시 검증하고 200 상태 코드를 반환하면, 이후 SQS를 거쳐 Agent Integration Lambda가 배경에서 실제 추론과 도구 호출을 수행한다. 이 방식을 통해 복잡한 추론 과정 중에도 Slack 연결이 끊기지 않으며 사용자에게는 '처리 중' 메시지를 먼저 노출하여 사용자 경험을 개선한다.

text

app_mentions:read
chat:write
im:history
im:read
im:write

Slack 앱 통합을 위해 필요한 Bot Token Scopes 목록

Slack과 Amazon Bedrock AgentCore를 통합하는 전체 서버리스 아키텍처 다이어그램 — Diagram이미지 빌드(A), AgentCore 컴포넌트(B), Slack 통합 인프라(C)의 세 섹션으로 구성된 17단계 요청 흐름을 보여준다. API Gateway부터 SQS, Lambda를 거쳐 Bedrock 모델과 MCP 도구 실행까지의 데이터 경로를 상세히 시각화하고 있다.

Slack API 설정 페이지에서 새로운 앱을 생성하는 화면 — Screenshot튜토리얼의 첫 단계인 Slack 앱 생성 과정을 시각적으로 안내한다. 사용자가 'Create New App' 버튼을 클릭해야 하는 위치를 명확히 표시하고 있다.

Slack 앱의 OAuth & Permissions 설정에서 Bot User OAuth Token을 복사하는 화면 — Screenshot인프라 배포 시 환경 변수로 필요한 봇 토큰을 획득하는 방법을 보여준다. 보안 인증을 위해 필수적인 자격 증명 추출 단계를 설명한다.

대화의 연속성을 보장하기 위해 Slack의 스레드 타임스탬프를 AgentCore의 세션 ID로 직접 매핑하여 별도의 외부 상태 저장소 없이 메모리를 관리한다. Strands Agents SDK와 AgentCore Memory를 연동하여 동일한 스레드 내에서 발생하는 모든 대화가 이전 맥락을 공유하도록 구현했다. 사용자가 직접 메시지를 보내거나 채널에서 에이전트를 멘션할 때 생성되는 고유 타임스탬프가 대화의 경계를 자동으로 구분하는 기준이 된다.

bash

export SLACK_BOT_TOKEN="xoxb-your-token-here"
export SLACK_SIGNING_SECRET="your-signing-secret-here"
./deploy.sh

Slack 자격 증명을 환경 변수로 설정하고 AWS CDK 인프라를 배포하는 실행 스크립트

보안 강화와 표준화된 도구 확장을 위해 AWS Secrets Manager와 Model Context Protocol(MCP)을 아키텍처의 핵심 요소로 채택했다. Secrets Manager는 Slack의 서명 비밀키와 봇 토큰을 안전하게 보관하고 검증 프로세스에 제공하며, AgentCore Gateway는 SigV4 인증을 통해 도구 실행용 Lambda와 통신한다. MCP 표준을 준수함으로써 날씨 API와 같은 다양한 외부 기능을 일관된 인터페이스로 에이전트에 연결하고 확장할 수 있는 유연성을 확보했다.

실무 Takeaway

Slack의 짧은 응답 제한 시간을 해결하려면 API Gateway와 SQS를 사용하여 요청 수신과 실제 처리를 분리하는 비동기 아키텍처를 적용해야 한다.
별도의 데이터베이스 구축 없이 Slack 스레드 ID를 AgentCore 세션 ID로 활용하면 효율적으로 멀티턴 대화 메모리를 구현할 수 있다.
재사용 가능한 Slack 통합 레이어를 구축해두면 내부 에이전트 로직이나 도구만 교체하여 다양한 업무용 AI 봇을 신속하게 배포할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubIntegrating Amazon Bedrock AgentCore with Slack GitHub Repository

문서Amazon Bedrock AgentCore 시작하기