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핵심 요약
음성 에이전트는 실시간 오디오 처리와 낮은 지연 시간이 필수적이다. Amazon Nova Sonic과 Bedrock AgentCore를 활용하면 툴 호출, 서브 에이전트 위임, 세션 세분화라는 세 가지 패턴으로 복잡한 워크플로를 효율적으로 처리한다. 각 패턴은 모델의 추론 부담을 분산하고 응답 속도를 최적화한다. 실무에서는 작은 모델 사용, 데이터 캐싱, 병렬 툴 호출 등을 통해 지연 시간을 추가로 개선한다.
배경
Python 개발 환경, AWS IAM 권한 설정, Amazon Bedrock 및 AgentCore 기본 지식
대상 독자
프로덕션 환경에서 확장 가능한 음성 AI 에이전트를 구축하려는 개발자 및 아키텍트
의미 / 영향
이 아키텍처 패턴은 음성 에이전트의 지연 시간 문제를 해결하여 실시간 고객 응대 서비스의 품질을 높인다. 특히 복잡한 비즈니스 로직을 모듈화하여 유지보수성과 확장성을 동시에 확보할 수 있다.
섹션별 상세
AgentCore Gateway 패턴은 Nova Sonic이 MCP를 통해 툴을 직접 호출하여 중간 추론 단계 없이 즉각적인 작업을 수행한다. 단순한 툴 호출에 적합하며 모델이 모든 결정을 내리는 구조이다.
서브 에이전트(Agent-as-Tool) 패턴은 복잡한 워크플로를 독립적인 모델과 툴을 가진 서브 에이전트에 위임한다. 로컬 인프로세스 방식이나 A2A 프로토콜을 통한 원격 호출로 구현하며, 오케스트레이터의 부담을 줄인다.
세션 세분화 패턴은 대화 단계를 인증, 조회, 처리 등 논리적 세션으로 분리한다. 각 세션마다 필요한 툴과 프롬프트만 로드하여 모델의 추론 효율을 극대화하고 지연 시간을 최소화한다.
지연 시간 최적화 전략은 서브 에이전트에 Nova 2 Lite 등 소형 모델을 사용하고, 데이터 캐싱과 사전 인출(prefetching)을 적용한다. 또한 병렬 툴 호출과 필러 문구 사용으로 사용자 경험을 개선한다.
실무 Takeaway
- 단순 툴 호출은 AgentCore Gateway를, 복잡한 로직은 서브 에이전트 패턴을 사용하여 모델의 추론 부담을 적절히 분산한다.
- 세션 세분화 패턴을 적용하면 대화 단계별로 필요한 툴만 로드하여 모델의 추론 효율을 높이고 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
- 서브 에이전트에는 Nova 2 Lite와 같은 경량 모델을 사용하고, 데이터 사전 인출과 병렬 툴 호출을 통해 실시간 음성 응답 속도를 확보한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 20.수집 2026. 05. 20.출처 타입 RSS
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