Strands Agents SDK를 활용한 AWS 클라우드 엔지니어 AI 어시스턴트 구축 및 배포 가이드

핵심 기술

이 콘텐츠는 Strands Agents SDK를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력과 AWS 서비스, 문서, 다이어그램 도구에 대한 직접적인 접근을 결합한 AWS 클라우드 엔지니어 AI 어시스턴트의 구축 및 배포 방법을 소개합니다. "Model-first" 접근 방식을 통해 LLM이 에이전트의 핵심 로직을 주도하도록 설계되었습니다.

기술적 세부사항

• AWS 클라우드 엔지니어 에이전트: AWS 인프라 관리를 위한 지능형 어시스턴트로, 리소스 모니터링, 보안 취약점 식별, 비용 최적화, 아키텍처 다이어그램 생성 등의 기능을 제공합니다.
• Strands Agents SDK: LLM을 중심으로 에이전트를 구축하는 프레임워크로, "model-first" 접근 방식을 채택하여 개발자가 명시적으로 워크플로우를 정의하는 대신 LLM이 도구 사용 및 의사결정을 하도록 합니다.
  • 간결한 Python 인터페이스
  • MCP(Model Context Protocol) 통합
  • 로컬 함수에 데코레이터를 이용한 커스텀 도구 추가
  • 다양한 모델(Bedrock, LiteLLM, Anthropic, Meta 등) 지원
  • OTEL(OpenTelemetry)을 통한 Observability 지원
• 에이전트 루프 아키텍처: 사용자의 요청을 LLM이 분석하고, 적절한 도구를 실행하며, 결과를 다시 LLM으로 피드백하는 반복적인 프로세스를 통해 복잡한 문제를 해결합니다.
• MCP 서버 통합:
  • AWS Documentation MCP Server: AWS 서비스 문서 검색 기능 제공
  • AWS Diagram MCP Server: 텍스트 설명 기반 아키텍처 다이어그램 생성 기능 제공
• 아키텍처 구성 요소: Strands Agent, Streamlit UI, AWS Infrastructure (ECR, ECS Fargate, ALB), MCP 서버.
• AWS CDK를 이용한 배포: ECR 이미지 빌드, ECS Fargate 서비스 프로비저닝, ALB 설정 등 필요한 AWS 리소스를 자동으로 배포하는 과정을 상세히 설명합니다.

개발 임팩트

• 운영 효율성 증대: AWS 인프라 관리 자동화 및 지능화로 운영 부담 감소.
• 비용 절감: 미사용 또는 저활용 리소스 식별을 통한 비용 최적화.
• 보안 강화: 잠재적 보안 취약점 사전 식별 및 모범 사례 권고.
• 개발 생산성 향상: 문제 해결 시간 단축, 문서 검색 용이성, 인프라 시각화.
• 지식 민주화: AWS 전문 지식의 접근성 향상 및 신규 팀원 온보딩 가속화.

커뮤니티 반응

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