AWS Bedrock Agents와 Serper API를 활용한 실시간 웹 검색 AI 에이전트 구축 가이드

핵심 기술

이 글은 Amazon Bedrock Agents와 Serper API를 결합하여, LLM 기반 AI 에이전트가 실시간 웹 검색을 통해 사용자에게 최신 정보를 제공할 수 있도록 구축하는 방법을 설명합니다. ReAct(Reasoning and Acting) 패턴을 기반으로, 외부 API 호출 및 지식 통합을 자동화하는 과정을 보여줍니다.

기술적 세부사항

• Amazon Bedrock Agents: LLM을 활용하여 API 연동, 데이터 소스 접근, 사용자 상호작용을 수행하는 자율 에이전트 구축을 지원합니다. ReAct 패턴을 활용해 복잡한 태스크를 분해하고 실행합니다.
• Serper API: Google, Bing 등 다양한 검색 엔진과의 통합을 제공하며, RESTful API 호출을 통해 최신 웹 데이터를 실시간으로 가져올 수 있습니다. 유기적 검색 결과, 이미지, 동영상 등 다양한 타입의 데이터를 지원합니다.
• AWS Lambda: Serper API 호출 및 결과 포맷팅 로직을 수행하는 서버리스 함수로 활용됩니다. 에이전트의 액션 그룹과 연동되어 특정 태스크 수행 시 트리거됩니다.
• AWS Secrets Manager: Serper API 키와 같은 민감 정보를 안전하게 저장하고 관리하며, Lambda 함수에서 필요 시 접근하여 사용합니다.
• Claude 3 Haiku: 응답 생성 및 자연어 처리를 위한 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델로 선택되었습니다.
• ReAct 패턴: 에이전트가 추론(Reasoning)하고 행동(Acting)하는 과정을 통해 복잡한 작업을 해결합니다. 웹 검색 필요 여부를 판단하고, 적절한 API를 호출하는 데 사용됩니다.
• Agent Action Group: 특정 기능을 수행하는 Lambda 함수와 같은 외부 리소스와의 연동을 정의합니다. action-group-websearch라는 이름으로 google-search 함수를 정의하고, search_query 파라미터를 받도록 설정합니다.

개발 임팩트

• 향상된 사용자 경험: 챗봇이 최신 정보에 접근하여 더욱 관련성 높고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 개발 간소화: 복잡한 웹 스크래핑 로직이나 검색 엔진 통합을 직접 구현할 필요 없이, Bedrock Agents와 Serper API를 통해 빠르게 기능을 추가할 수 있습니다.
• 확장성: 다양한 외부 API 및 데이터 소스와의 연동을 통해 AI 에이전트의 기능을 무한히 확장할 수 있습니다.

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