Strands Agent를 활용한 멀티모달 콘텐츠 처리: 단 몇 줄의 코드로 AI 에이전트 구축하기

핵심 기술

이 글은 Strands Agent 프레임워크와 AWS Bedrock을 활용하여 텍스트뿐만 아니라 이미지, 문서, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리하는 멀티모달 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 간결한 코드 작성으로 복잡한 AI 에이전트 기능을 구현할 수 있음을 보여줍니다.

기술적 세부사항

• Strands Agent 프레임워크: 오픈소스 라이브러리로, AI 에이전트 구축을 간소화합니다.
• 멀티모달 처리: 이미지(image_reader), 문서(file_read) 및 사용자 정의 비디오(video_reader) 처리 도구를 활용하여 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
• AWS Bedrock 활용: Claude 3.5 Sonnet 및 Amazon Nova Pro와 같은 다양한 LLM 모델을 선택적으로 사용할 수 있습니다.
• Tooling: Strands Agent의 기능을 확장하기 위한 사용자 정의 도구 생성 및 통합 방법을 설명합니다.
• System Prompt: 멀티모달 에이전트의 동작 방식을 정의하는 상세한 시스템 프롬프트 예시를 제공합니다.
• 개발 워크플로우: GitHub 저장소 클론, 가상 환경 설정, 의존성 설치, AWS 자격 증명 구성 및 노드북 실행을 통한 에이전트 테스트 과정을 안내합니다.
• AWS Lambda 배포: AWS CDK를 사용하여 개발된 에이전트를 서버리스 Lambda 함수로 배포하는 고급 사용자를 위한 방법을 제시합니다.
• 향후 계획: 대화 메모리 관리 및 RAG (Retrieval-Augmented Generation)를 활용한 여행 지원 에이전트 구축 등 후속 콘텐츠를 예고합니다.

개발 임팩트

• 복잡한 멀티모달 AI 에이전트를 몇 줄의 코드로 신속하게 프로토타이핑하고 구축할 수 있습니다.
• 다양한 파일 형식에 대한 자동화된 데이터 처리 및 분석 능력을 확보할 수 있습니다.
• AWS Bedrock과의 연동을 통해 최신 LLM 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다.
• 확장 가능하고 서버리스한 AI 애플리케이션 배포 전략을 습득할 수 있습니다.

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