Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 통합 지능형 시스템 구축

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핵심 요약

기업 내 영업 담당자들은 여러 대시보드와 데이터베이스를 오가며 고객 정보를 수집하는 데 많은 시간을 소모한다. AWS는 이를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore를 기반으로 한 고객 중심 챗 에이전트인 CAKE(Customer Agent & Knowledge Engine)를 구축했다. CAKE는 Neptune, DynamoDB, OpenSearch 등 특화된 데이터 저장소를 병렬로 오케스트레이션하여 자연어 쿼리에 대해 10초 이내에 통합된 통찰력을 제공한다. 이 시스템은 데이터 사일로 현상을 해소하고 보안 경계를 유지하면서도 실시간 비즈니스 의사결정을 지원하는 강력한 도구로 작동한다.

배경

Amazon Bedrock 및 에이전트 개념에 대한 이해, AWS 데이터 서비스(Neptune, DynamoDB, OpenSearch, Redshift)에 대한 기본 지식, 멀티 에이전트 오케스트레이션 및 RAG 아키텍처에 대한 이해

대상 독자

엔터프라이즈 환경에서 분산된 데이터를 통합하여 LLM 기반 에이전트 시스템을 구축하려는 솔루션 아키텍트 및 개발자

의미 / 영향

이 사례는 대규모 조직의 데이터 사일로 문제를 멀티 에이전트 아키텍처로 해결할 수 있음을 입증한다. 특히 관리형 오케스트레이션 서비스를 통해 인프라 복잡성을 낮춤으로써 기업들이 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 AI 도구를 더 빠르게 배포할 수 있게 한다.

섹션별 상세

CAKE는 Amazon Bedrock AgentCore를 런타임 인프라로 사용하여 멀티 에이전트 간 통신, 병렬 실행, 대화 상태 추적 및 도구 라우팅을 관리한다. 관리형 서비스를 활용함으로써 개발팀은 분산 시스템 인프라 구축 대신 에이전트 행동 및 비즈니스 로직 정의에 집중할 수 있다. 이는 인프라 개발에 소요되는 수개월의 시간을 비즈니스 로직 구현을 위한 수주 단위로 단축시킨다.

CAKE 시스템의 전체 아키텍처 및 데이터 흐름 다이어그램이다. — Diagram사용자 쿼리가 슈퍼바이저 에이전트를 거쳐 Neptune, DynamoDB, OpenSearch 등 다양한 도구로 라우팅되는 과정을 시각화한다. 실시간 서빙 레이어와 오프라인 데이터 파이프라인이 어떻게 분리되어 상호작용하는지 보여주며, Bedrock AgentCore가 전체 오케스트레이션의 중심 역할을 수행함을 나타낸다.

슈퍼바이저 에이전트는 사용자 의도를 분석하여 Neptune(그래프 관계), DynamoDB(지표 조회), OpenSearch(시맨틱 검색), 웹 검색 등 5가지 전문 도구 중 필요한 것을 식별한다. Bedrock AgentCore Runtime은 이러한 도구들을 순차적이 아닌 병렬로 실행하여 응답 지연 시간을 최소화하고 결과를 종합한다. 에이전트는 서로 다른 데이터 소스 간의 관계를 추론하고 패턴을 식별하여 여러 지식 영역을 아우르는 일관된 답변을 생성한다.

Amazon Neptune을 사용하여 고객 관계, 제품 사용 패턴, 산업 동향을 구조화된 그래프 형태로 관리한다. 단순한 숫자 보고를 넘어 비즈니스 개체 간의 의미론적 관계를 캡처함으로써 특정 현상이 왜 발생하는지에 대한 근거 있는 설명을 제공한다. 오프라인 데이터 구성 프로세스는 Redshift 클러스터에 대해 예약된 쿼리를 실행하여 그래프에 로드할 데이터를 준비한다.

데이터 검색 전 Row Level Security(RLS) 도구를 호출하여 사용자 권한에 따른 데이터 접근을 엄격히 제한한다. 영업 담당자는 할당된 영역의 고객 데이터만 접근할 수 있으며, 경영진은 더 넓은 가시성을 갖는 등 조직 계층에 맞춘 보안이 적용된다. RLS 도구는 데이터베이스 쿼리 수준에서 필터를 적용하여 애플리케이션 수준의 필터링보다 높은 보안 신뢰성을 제공한다.

모델 유연성을 확보하기 위해 스로틀링 발생 시 자동으로 대체 모델로 전환하는 모델 호핑(Model Hopping) 기능을 구현했다. 이는 Bedrock AgentCore Runtime 내에서 투명하게 작동하며 사용자에게 가시적인 성능 저하 없이 응답 품질을 유지한다. 또한 오프라인 데이터 파이프라인은 실시간 서빙 레이어와 분리되어 대규모 데이터 집계 및 그래프 구축 작업을 효율적으로 처리한다.

실무 Takeaway

Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 서로 다른 데이터 구조를 가진 저장소들을 단일 자연어 인터페이스로 통합함으로써 정보 검색 시간을 수 시간에서 수 초 단위로 단축할 수 있다.
복잡한 쿼리 처리 시 도구 호출을 병렬화하고 모델 호핑 기법을 적용하여 수천 개의 문서와 지표를 포함하는 컨텍스트에서도 10초 이내의 빠른 응답 속도와 운영 안정성을 확보해야 한다.
에이전트 워크플로 내에 RLS 도구를 명시적으로 포함시켜 조직 내 권한 체계에 따른 데이터 거버넌스를 자동화하고 보안 사고 위험을 최소화할 수 있다.

언급된 리소스

문서Amazon Bedrock User Guide

튜토리얼Amazon Bedrock Workshop