AWS Agent Core 개요
강의 요약: AWS Agent Core 개요
1. 이 장의 목표
이번 장은 Agent Core를 왜 써야 하는지를 이해하는 내용입니다.
핵심 흐름은 다음과 같습니다.
- 에이전트를 POC에서 운영 환경으로 옮길 때 생기는 문제 이해
- AWS Agent Core의 주요 컴포넌트 이해
- Agent Core Runtime에 첫 번째 에이전트를 배포하는 흐름 파악
POC는 15분 만에 만들 수 있지만, 실제 운영 환경에서는 확장성, 보안, 메모리, 도구 연결, 모니터링 같은 문제가 급격히 복잡해집니다.
2. 에이전트의 기본 구조
에이전트는 크게 Reason → Act → ReAct 구조로 이해할 수 있습니다.
| 개념 | 의미 |
|---|---|
| Reason | LLM이 문제를 단계별로 추론 |
| Act | API나 도구를 호출해 외부 세계와 상호작용 |
| ReAct | 추론과 도구 호출을 반복하며 복잡한 작업 수행 |
예를 들어 사용자가 “건강한 지중해식 레시피를 추천해줘”라고 하면, LLM은 이유를 설명하며 추천합니다. 하지만 “피자를 주문해줘”처럼 실제 행동이 필요하면 API 도구 호출이 필요합니다.
즉, 에이전트는 단순히 답변만 하는 것이 아니라 LLM + 오케스트레이션 레이어 + 도구 호출로 구성됩니다.
3. POC에서 운영 환경으로 갈 때 생기는 문제
로컬에서 에이전트를 만드는 것은 쉽지만, 운영 환경에서는 다음 문제가 생깁니다.
| 문제 | 설명 |
|---|---|
| 배포 | 로컬 노트북이 아니라 클라우드 환경에 올려야 함 |
| 확장성 | 수백~수천 명 사용자를 처리해야 함 |
| 보안 | 사용자 인증, 권한, JWT, OAuth 처리 필요 |
| 메모리 | 이전 대화, 장기 기억, 사용자 선호 저장 필요 |
| 도구 통합 | API Key, OAuth, 외부 API 연결 필요 |
| 모니터링 | 호출된 도구, 토큰 사용량, 지연시간, 환각 여부 추적 필요 |
결론적으로, 단순 POC는 금방 만들 수 있지만 프로덕션 수준의 에이전트 플랫폼은 몇 주가 아니라 수개월 단위 작업이 될 수 있습니다.
4. Agent Core가 해결하려는 문제
AWS Agent Core는 위 문제들을 관리형 서비스로 해결해주는 플랫폼입니다.
핵심 장점은 다음과 같습니다.
| 장점 | 설명 |
|---|---|
| 프레임워크 유연성 | Strands SDK, LangGraph, LlamaIndex, 커스텀 코드 사용 가능 |
| 모델 유연성 | Bedrock 모델뿐 아니라 여러 LLM 조합 가능 |
| 인프라 관리 | 컨테이너, MicroVM, 오토스케일링 등을 자동 처리 |
| 운영 기능 제공 | 인증, 메모리, 도구 연결, 모니터링 제공 |
강의에서는 기본 조합으로 Strands SDK + Amazon Bedrock + Agent Core Runtime을 사용합니다.
5. Agent Core의 7가지 컴포넌트
강의에서 소개한 Agent Core의 핵심 컴포넌트는 다음과 같습니다.
| 컴포넌트 | 역할 |
|---|---|
| Runtime | 에이전트 실행 및 호스팅 |
| Identity | 인증, OAuth, API Key, JWT 처리 |
| Gateway | API를 MCP 형태로 연결 |
| Memory | 단기/장기 메모리 관리 |
| Tools | 브라우저, 코드 실행 환경 제공 |
| Observability | CloudWatch 등으로 모니터링 |
| Gateway/Tool 통합 | 외부 시스템과 안전하게 연결 |
핵심은 Runtime을 중심으로 Identity, Gateway, Memory, Tools, Observability가 붙는 구조입니다.
6. Runtime의 역할
Runtime은 에이전트를 실제로 실행하는 핵심 컴포넌트입니다.
주요 특징은 다음과 같습니다.
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| MicroVM 사용 | 세션별 격리 환경 제공 |
| 빠른 시작 | 밀리초 단위로 빠르게 실행 |
| 컨테이너 기반 | 에이전트 로직을 컨테이너로 감싸 배포 |
| 긴 작업 지원 | 몇 초부터 최대 8시간까지 실행 가능 |
| 멀티모달 입력 | 텍스트뿐 아니라 이미지·비디오 등 최대 25MB 입력 가능 |
| 사용량 기반 과금 | Runtime 사용 시간 기준 과금 |
중요한 점은 사용자 세션마다 독립된 실행 환경을 만들고 종료할 수 있다는 것입니다. 그래서 보안과 확장성 측면에서 유리합니다.
7. 배포 흐름
Agent Core Runtime 배포 흐름은 다음과 같습니다.
- 로컬에서 에이전트 오케스트레이션 로직 작성
- Strands SDK 같은 프레임워크 사용
- Toolkit 설치
configure명령 실행- AWS에서 Runtime 호환 컨테이너 자동 생성
- 배포 Job 실행
- Agent Core Runtime Endpoint 생성
- HTTPS 호출로 에이전트 실행
즉, 개발자는 에이전트 로직에 집중하고, AWS가 컨테이너화와 배포 과정을 상당 부분 처리합니다.
8. Gateway의 역할
Gateway는 외부 API를 에이전트가 사용할 수 있도록 연결하는 문입니다.
예를 들어 기존 REST API, Lambda, Salesforce, Asana 같은 시스템을 MCP Endpoint 형태로 변환할 수 있습니다.
즉, Gateway는 다음 상황에서 유용합니다.
| 상황 | Gateway 필요 여부 |
|---|---|
| 기존 API를 에이전트 도구로 연결 | 필요 |
| REST API를 MCP로 바꾸고 싶음 | 필요 |
| 외부 SaaS를 에이전트에 연결 | 필요 |
9. Memory의 역할
Memory는 에이전트가 이전 대화를 기억하거나 사용자별 선호를 학습하게 해줍니다.
크게 두 가지로 볼 수 있습니다.
| 종류 | 설명 |
|---|---|
| Short-term memory | 현재 대화 흐름 유지 |
| Long-term memory | 사용자 선호, 반복 패턴, 학습 정보 저장 |
예를 들어 사용자가 특정 방식의 답변을 선호하면, 이후 대화에서 그 선호를 반영할 수 있습니다.
10. Identity의 역할
Identity는 인증과 권한 관리를 담당합니다.
중요한 흐름은 두 가지입니다.
| 구분 | 설명 |
|---|---|
| Inbound Auth | 사용자가 에이전트를 호출할 권한이 있는지 확인 |
| Outbound Auth | 에이전트가 외부 시스템을 호출할 때 권한 처리 |
지원 방식은 OAuth, API Key, IAM Role, JWT 검증 등입니다.
즉, Identity는 누가 에이전트를 호출하는지, 그 사용자가 어떤 도구에 접근할 수 있는지를 관리합니다.
11. Tools의 역할
Tools는 에이전트에게 추가 실행 능력을 제공합니다.
대표적으로 두 가지가 있습니다.
| 도구 | 역할 |
|---|---|
| Code Interpreter | Python, JavaScript, TypeScript 코드 실행 |
| Browser Tool | 웹사이트 접속, 클릭, 탐색 수행 |
API가 없는 웹사이트를 사용해야 하거나, 데이터 변환 코드를 실행해야 할 때 유용합니다.
12. Observability의 역할
Observability는 에이전트 운영 상태를 모니터링하는 계층입니다.
확인할 수 있는 항목은 다음과 같습니다.
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| Tool call | 어떤 도구가 호출됐는지 |
| Token usage | 토큰 사용량 |
| Latency | 응답 지연시간 |
| Behavior | 에이전트가 이상 행동을 하는지 |
| Performance | 전체 성능 상태 |
기본적으로 AWS CloudWatch와 연결되며, Datadog, Dynatrace, IBM Instana 등 외부 모니터링 도구와도 연결할 수 있습니다.
13. 언제 어떤 컴포넌트를 쓰는가
| 필요 상황 | 사용할 Agent Core 컴포넌트 |
|---|---|
| 에이전트를 배포하고 실행 | Runtime |
| 외부 API 연결 | Gateway |
| 대화 저장·장기 기억 | Memory |
| 사용자 인증·권한 처리 | Identity |
| 코드 실행·브라우저 조작 | Tools |
| 성능·행동 모니터링 | Observability |
가장 기본은 Runtime이고, 운영 환경으로 갈수록 나머지 컴포넌트를 추가하는 방식입니다.
14. 핵심 결론
이 강의의 핵심은 다음입니다.
- 에이전트 POC는 쉽지만, 운영 환경은 어렵다.
- 운영 환경에서는 배포, 확장성, 보안, 메모리, 도구 연결, 모니터링이 필요하다.
- AWS Agent Core는 이 문제를 관리형 컴포넌트로 해결한다.
- Agent Core는 특정 프레임워크나 LLM에 강하게 묶이지 않는다.
- 기본 구조는 Runtime 중심 + Identity/Gateway/Memory/Tools/Observability 연결이다.
- 강의 실습에서는 Strands SDK로 에이전트를 만들고, Bedrock을 통해 LLM을 호출한 뒤, Agent Core Runtime에 배포한다.