Amazon Bedrock AgentCore, 웹 검색 공개…AI 에이전트에 최신·정확한 웹 지식을 제공

AWS 뉴스 블로그

오늘, 우리는 Amazon Bedrock AgentCore에서 Web Search의 일반 가용성을 발표합니다(Amazon Bedrock AgentCore), 완전히 관리되는 도구로, 에이전트가 현재 인용된 웹 지식을 기반으로 응답을 생성하고, 고객의 보안 AWS 환경에서 데이터 이동 없이 가능하게 합니다.

Web Search는 Bedrock AgentCore Gateway에 내장된 Connector 타깃을 사용하며, Model Context Protocol (MCP)를 이용합니다. 에이전트가 자연어 질의를 전송하면 Web Search는 가장 관련성이 높은 스니펫, 출처 URL, 제목 및 출판일 등을 반환하여 모델이 grounded 응답을 생성할 수 있게 합니다.


이 서비스는 Amazon의 검색 인프라를 기반으로 하며, Alexa+, Amazon Quick, Kiro와 같은 서비스에서 에이전트 검색 경험을 구현한 수년간의 노하우를 활용합니다. 다중 소스 근접 방식은 Amazon의 웹 인덱스와 구조화된 지식 그래프 데이터를 결합하여, 표준 웹 결과 외에도 Amazon Knowledge Graph의 검증된 사실을 제공해 모델이 전통적인 웹 검색만으로는 얻기 어려운 보다 정확하고 풍부한 답변을 도출하도록 돕습니다.

이 출시로 인해 Bedrock AgentCore에서 Web Search를 직접 추가하고 인프라를 관리하는 부담을 줄일 수 있어, 에이전트 구축에 집중할 수 있게 됩니다. AI 에이전트는 사용자 질문을 살펴보고 최신 사실을 검색한 뒤, 모델 학습 데이터 beyond를 초과하는 현재 개발 사항을 근거로 필요한 조치를 취합니다. 또한 외부 AWS 환경 away에서 사용자 프롬프트와 검색 쿼리를 전송하지 않음으로써 엔터프라이즈 거버넌스 정책도 쉽게 준수할 수 있습니다.

Bedrock AgentCore에서 Web Search 사용 예시

Web Search on Bedrock AgentCore를 시작하려면 Bedrock AgentCore 콘솔(https://console.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/home?trk=d8ec3b19-0f37-4f8c-8c12-189f913e205c&sc_channel=el)에서 Web Search 도구 타깃을 갖춘 Bedrock AgentCore Gateway를 생성합니다. Gateway URL가 생성되면 API 호출, CLI(Command Line Interface), 또는 MCP Inspector와 상호작용할 수 있습니다.

Gateway 생성 시 MCP 타깃을 프로토콜로, Connectors를 타깃 유형으로 선택합니다. Web Search 도구를 사전 구성된 타깃으로 선택하면 링크, 스니펫 및 메타데이터가 포함된 가장 관련성이 높은 웹 검색 결과를 가져올 수 있습니다.


Gateway를 만든 후, 상세 페이지에서 Web Search 도구 타깃을 확인할 수 있습니다. 기존 게이트웨이에 새로운 Web Search 도구 타깃을 추가할 수도 있습니다.


Web Search 도구를 사용하려면 View invocation code 섹션에 제공되는 샘플 호출 코드를 활용합니다. Python을 이용한 API 요청, MCP Python SDK, Strands MCP Client, MCP Inspector 등을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, MCP Inspector라는 인터랙티브 개발 도구를 통해 MCP 서버를 테스트하고 디버깅할 수 있습니다. Gateway 리소스 URL을 통해 MCP 서버에 연결하면 각 Connector 타깃에 대한 Web Search 도구가 게이트에 표시됩니다. 검색 쿼리를 입력하고 Run Tool(도구 실행)을 선택하면 결과를 얻을 수 있습니다.


Bedrock AgentCore에서 Web Search를 사용하는 방법에 대해 더 자세한 내용은 Bedrock AgentCore Gateway 문서를 참고하십시오.

고객의 목소리

이번 기능을 조기에 사용해 본 고객들의 의견을 공유합니다:

Benchling 은 과학자들을 R&D 가속화하고, 과학 데이터 중앙 집중화, 팀 간 협업, 인사이트 접근을 쉽게 만드는 플랫폼입니다. Benchling의 AI Agents 책임자인 Nicholas Larus‑Stone은 “Benchling AI를 사용하는 과학자는 현재 작업 중인 타깃에 대해 institutional data와 출판 문헌을 모두 기반으로 답변을 받을 수 있습니다. 결과는 보다 완전한 과학과 올바른 가설 생성으로 이어지며, Amazon Bedrock AgentCore의 Web Search 도구를 사용해 고객은 데이터 관리 방식을 손상시키지 않으면서 고품질 출판 데이터를 워크플로에 안전하고 거버넌스된 환경으로 가져올 수 있습니다.”

Gen Digital 은 소비자와 소규모 비즈니스 사이버 보안을 선도하는 기업으로, 안티바이러스, antimalware, 신원 및 프라이버시 보호, VPN, 클라우드 백업 등을 제공합니다. Gen Digital의 Senior Director of AI & Innovation인 Iskander Sanchez‑Rola는 “Norton Revamp는 Web Search 도구를 통해 전문가들이 현재 세계에서 실제로 발생하고 있는 일에 기반한 콘텐츠 아이디어를 구축하도록 돕습니다. AWS가 자체 검색 인덱스를 사용하고 쿼리를 신뢰할 수 있는 AWS 환경 내에서 유지한다는 점을 가장 가치 있게 생각합니다.”

더 많은 고객 이야기를 읽으려면 Amazon Bedrock Customers 페이지를 방문하십시오.

현재 이용 가능

Web Search on Amazon Bedrock AgentCore는 오늘 미국 동부 (N. Virginia) 지역에서 일반적으로 이용 가능합니다. 지역 가용성 및 향후 로드맵에 대한 자세한 내용은 AWS Capabilities by Region를 참고하십시오.

Web Search on Bedrock AgentCore는 추가 비용 없이 시작할 수 있습니다. Gateway에서 발생하는 데이터 전송 비용만 지불하면 됩니다. 새로운 AWS 고객은 무료 티어 크레딧으로 최대 $200를 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock AgentCore pricing 페이지를 참고하십시오.

Amazon Bedrock AgentCore 콘솔에서 직접 체험해 보시고, AWS re:Post for Amazon Bedrock AgentCore 또는 기존 AWS Support 채널을 통해 피드백을 보내 주세요.

— Channy