Strands Agent를 활용한 멀티모달 AI 에이전트 구축: 코드로 간편하게 구현하기

핵심 기술: 이 블로그는 Strands Agent 프레임워크를 사용하여 텍스트를 넘어 이미지, 문서(PDF, CSV, DOCX 등), 비디오(MP4, MOV 등)를 처리할 수 있는 멀티모달 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. Python과 AWS Bedrock을 활용하여 간결한 코드로 강력한 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* Strands Agent 프레임워크: 몇 줄의 코드로 복잡한 AI 에이전트 개발을 지원하는 오픈소스 프레임워크입니다.
* 도구(Tools) 확장: strands-agents-tools 패키지의 image_reader, file_read를 사용하고, 기존 코드를 활용하여 커스텀 video_reader 도구를 생성하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
* 멀티모달 시스템 프롬프트: 이미지, 문서, 비디오 파일 처리를 위한 명확한 지침을 제공하는 MULTIMODAL_SYSTEM_PROMPT를 정의합니다.
* 모델 활용: 이미지, 문서 처리를 위해 Anthropic Claude 3.5 Sonnet을, 비디오 분석을 위해 Amazon Nova Pro를 사용하는 등 다양한 LLM 모델을 통합할 수 있습니다.
* AWS 연동: Amazon Bedrock을 기반으로 하며, AWS CDK를 사용하여 AWS Lambda 함수로 배포하는 확장성 있는 아키텍처를 제공합니다.
* 사용 편의성: 에이전트가 요청과 파일 타입에 따라 적절한 도구를 자동으로 결정하여 라우팅하므로, 개발자가 직접 도구를 지정할 필요가 없습니다.

개발 임팩트: 다양한 형태의 비정형 데이터를 처리하는 AI 애플리케이션 개발을 간소화하고, 복잡한 멀티모달 처리 로직을 몇 줄의 코드로 구현할 수 있습니다. 또한, AWS Lambda 및 CDK를 통한 배포는 확장 가능하고 관리 용이한 서버리스 아키텍처를 구축하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응: (원문 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 톤으로, 코드 예제와 함께 Strands Agent의 강력한 기능을 명확하게 설명합니다.