Amazon Bedrock AgentCore와 Knowledge Bases를 활용한 지능형 이벤트 에이전트 구축

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핵심 요약

대규모 컨퍼런스의 방대한 정보를 효율적으로 전달하기 위해 사용자의 세션 이력과 장기 선호도를 기억하는 지능형 이벤트 에이전트가 필요하다. 본 아티클은 Amazon Bedrock AgentCore의 Identity, Runtime, Memory 컴포넌트와 Knowledge Bases를 활용하여 보안과 확장성을 갖춘 프로덕션급 에이전트를 구축하는 아키텍처를 설명한다. 사용자의 대화 문맥을 유지하고 맞춤형 세션 추천을 제공하는 시스템을 구현함으로써 인프라 관리 부담 없이 수천 명의 동시 접속자를 수용할 수 있는 엔터프라이즈급 서비스를 빠르게 배포할 수 있다.

배경

AWS 계정 및 기본 서비스 사용 경험, Amazon Bedrock 및 LLM 에이전트 기본 개념, RAG(검색 증강 생성) 아키텍처에 대한 이해, IAM 및 인증(Cognito/OIDC) 시스템 지식

대상 독자

프로덕션 환경에서 보안과 확장성을 갖춘 LLM 에이전트를 배포하려는 개발자 및 솔루션 아키텍트

의미 / 영향

이 아키텍처는 복잡한 인프라 구축 없이도 보안과 확장성이 검증된 에이전트 서비스를 단기간에 출시할 수 있게 하여 기업의 AI 도입 속도를 획기적으로 높인다. 특히 개인화된 컨텍스트 유지가 중요한 고객 서비스나 대규모 이벤트 가이드 분야에서 즉각적인 가치를 창출할 수 있다.

섹션별 상세

Amazon Bedrock AgentCore Identity는 Amazon Cognito 및 OIDC 호환 IDP와 통합되어 다중 사용자 인증 및 권한 부여를 안전하게 처리하며 사용자 식별자(sub)를 기반으로 데이터를 격리한다.

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 지능형 이벤트 에이전트의 전체 솔루션 아키텍처 다이어그램이다. — Diagram애플리케이션, ID 관리(Identity), 런타임(Runtime), 메모리(Memory), 그리고 지식 기반(Knowledge Bases) 간의 상호작용 흐름을 보여준다. 사용자가 로그인하여 토큰을 검증받고 에이전트를 호출하면 메모리와 지식 기반에서 데이터를 검색하여 응답을 생성하는 전체 워크플로우를 시각화한다.

Amazon Bedrock AgentCore Runtime은 서버리스 환경에서 개별 microVM을 통해 세션을 격리함으로써 수천 명의 사용자가 데이터 간섭 없이 동시에 상호작용할 수 있는 독립적인 실행 환경을 제공한다.

AgentCore Identity와 Runtime의 통합 및 세션 격리 구조를 상세히 나타낸 다이어그램이다. — Diagram사용자 인증 토큰이 AgentCore Identity를 통해 검증되고 Runtime 내의 개별 세션(Session A, Session B)으로 연결되는 과정을 설명한다. 각 세션이 독립적인 환경에서 실행되어 데이터 오염을 방지하는 보안 메커니즘을 강조한다.

AgentCore Memory는 실시간 대화 문맥을 유지하는 단기 메모리와 사용자의 관심사 및 선호도를 저장하는 장기 메모리로 구성되어 시간이 지날수록 더욱 정교한 개인화 서비스를 가능하게 한다.

AgentCore Memory의 단기 및 장기 메모리 저장 구조를 보여주는 다이어그램이다. — Diagram단기 메모리는 세션별 메시지를 저장하고 장기 메모리는 사용자별 선호도를 저장하는 계층적 구조를 보여준다. actor_id와 session_id를 기준으로 데이터가 어떻게 조직화되고 격리되는지 구체적으로 나타낸다.

Amazon Bedrock Knowledge Bases는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 통해 세션 일정, 발표자 정보 등 방대한 이벤트 데이터를 벡터화하여 에이전트가 최신 정보를 의미 기반으로 검색할 수 있도록 지원한다.

에이전트 훅(Hooks) 시스템을 통해 세션 시작 시 장기 메모리에서 선호도를 자동으로 불러오고 대화 내용을 실시간으로 저장하는 등 메모리 운영 프로세스를 정밀하게 제어한다.

에이전트 이벤트 훅과 메모리/지식 기반 간의 오케스트레이션 과정을 나타낸 흐름도이다. — Diagram에이전트 초기화 시 선호도를 불러오고 메시지 추가 시 메모리에 저장하며 필요 시 도구를 통해 지식 기반에서 정보를 검색하는 순차적 로직을 보여준다. 이벤트 기반으로 메모리 작업이 어떻게 자동화되는지 설명한다.

실무 Takeaway

AgentCore Memory의 장단기 메모리 분리 구조를 활용하면 대화의 흐름 유지와 사용자 맞춤형 추천 기능을 동시에 구현하여 사용자 경험을 극대화할 수 있다.
AgentCore Runtime의 microVM 기반 세션 격리 기술을 적용하여 멀티 테넌트 환경에서도 데이터 보안과 성능 안정성을 확보한 상태로 서비스를 확장할 수 있다.
Managed RAG 서비스인 Knowledge Bases를 에이전트 도구로 통합함으로써 대규모 정형/비정형 데이터에 대한 실시간 검색 성능을 인프라 관리 없이 확보할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubAmazon Bedrock AgentCore Samples GitHub Repository