AWS Bedrock AgentCore 기반 AI 에이전트 배포 및 활용 가이드

AWS Bedrock AgentCore 기반 AI 에이전트 배포 및 활용 가이드

핵심 기술

본 문서는 AWS Summit NYC에서 발표된 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 AI 에이전트를 관리 환경에 배포하고 활용하는 방법을 안내합니다. Strands Agent 라이브러리를 사용하여 Knowledge MCP와 연동하는 Python 코드 예제를 제공하며, 배포 시 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안을 제시합니다.

기술적 세부사항

• AgentCore 배포: uv run agentcore configure 및 uv run agentcore run 명령어를 사용하여 AgentCore를 설정하고 실행합니다. ECR 사용 시 태그 불변성을 'Mutable'로 설정해야 합니다.
• Python SDK 활용: strands 라이브러리의 Agent, MCPClient, BedrockModel 등을 사용하여 AgentCore와 상호작용하는 Python 코드를 작성합니다. anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 모델을 예시로 사용합니다.
• 오류 해결: boto3 호환성 문제 발생 시 boto3 업그레이드가 필요합니다. 또한, AgentCore는 ARM 아키텍처만 지원하므로 Intel 환경에서는 QEMU를 이용한 멀티 플랫폼 빌드 환경 설정이 요구될 수 있습니다.
• 로깅 및 모니터링: AgentCore의 모든 로그는 CloudWatch Logs에 기록되며, OpenTelemetry 추적 정보도 CloudWatch Custom Metrics로 전송됩니다. Ping 요청으로 인해 로그가 묻힐 수 있으므로 주의가 필요합니다.
• Frontend 연동: Streamlit을 사용하여 invoke_agent_runtime을 호출함으로써 간편하게 챗 UI를 구축할 수 있습니다.
• QEMU 활용: ARM 아키텍처 지원 문제를 해결하기 위해 QEMU를 사용한 멀티 플랫폼 빌드 환경 설정 가이드 링크(https://qiita.com/hayao_k/items/aed1b7062ba403d70a12)를 제공합니다.
• CodeBuild 지원: agentcore run --codebuild 옵션에 대한 언급이 있으나, 0.1.0 버전에서는 지원되지 않는 것으로 보입니다.

개발 임팩트

• AWS Bedrock AgentCore를 활용하여 강력한 AI 에이전트 애플리케이션을 신속하게 개발하고 배포할 수 있습니다.
• LLM 기반의 질의응답 시스템, 자동화된 작업 처리 등 다양한 AI 기반 서비스 구축에 적용 가능합니다.
• 상세한 로깅 및 모니터링 정보를 통해 에이전트의 동작을 분석하고 디버깅하는 데 용이합니다.

커뮤니티 반응

• boto3 버전 호환성 이슈와 ARM 아키텍처 지원 문제가 주요 논의 사항으로 언급됩니다. boto3 업그레이드 권장 및 QEMU를 활용한 해결 방안이 제시되었습니다.
• CloudWatch Custom Metrics에 대량의 데이터가 기록되는 비용 문제 및 Amazon Managed Service for Prometheus 지원에 대한 기대감이 나타납니다.