기업용 AI 에이전트 구축: AWS re:Invent 2025 주요 시사점

Source: Dev.to

Introduction

AWS re:Invent 2025에 참석할 기회가 없었더라도 걱정하지 마세요. 주요 세션은 온라인에서 제공될 예정이며, 여기서는 눈에 띄는 세션 중 하나인 **“Agents in Enterprise: Best Practices With Amazon Bedrock AgentCore.”**에 대한 간결한 요약을 제공합니다.

AI 에이전트를 개념 증명 단계에서 실제 운영 단계로 옮기는 일은 결코 간단하지 않습니다. 정확성, 확장성, 지연 시간, 인프라 비용, 모델 추론 비용, 보안, 가시성, 메모리 유지와 같은 문제들이 발생합니다. 많은 팀이 어디서 시작하고 어떻게 엔터프라이즈 규모의 에이전시 플랫폼을 운영화할지 계획 없이 바로 에이전트를 구축하기도 합니다. 이 세션에서는 견고하고 프로덕션에 적합한 에이전시 시스템을 만들기 위한 9가지 핵심 모범 사례를 정리했습니다.

Top 9 Best Practices for Agentic Platform Success

1. Start Small & Work Backwards

에이전트 개발은 상호작용적인 여정입니다. 새로운 모델을 도입하고, 도구를 추가하며, 프롬프트를 개선해 나갈 수 있습니다. 에이전트가 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 명확하고 완전하게 정의하고 기대 결과를 설정하세요.

2. Implement Observability from Day One

에이전트는 OTEL‑compatible합니다. 전체 트레이스 수준 가시성 및 관찰성 대시보드를 나중이 아니라 초기에 활성화하세요.

3. Define Your Tooling Strategy Explicitly

도구 요구사항, 입력/출력 스키마, 오류 처리 로직을 문서화하세요.

4. Automate Evaluation

기술 및 비즈니스 메트릭을 초기에 정의하고 비즈니스 사용자를 평가 루프에 포함시키세요. 오용 패턴을 포함한 다양한 사용자 의도를 테스트해 회복력을 강화합니다.

5. Avoid the “One Agent With 100 Tools” Anti‑Pattern

역할이 명확한 다중 에이전트 아키텍처를 사용하고, 워크플로를 오케스트레이션하며, 컨텍스트를 공유하세요.

6. Establish Proper Memory Boundaries

사용자 컨텍스트 격리를 계획하고 실행 시 보안 정책을 적용하세요. 규정 준수와 성능을 위해 에이전트와 도구를 별도로 호스팅합니다.

7. Cost vs. Value: Be Pragmatic

결정론적 코드가 신뢰성 있게 동작한다면 그것을 사용하세요. 에이전트 추론은 진정으로 추론이 필요한 작업에만 제한하고, 모든 것을 에이전트에 강제하지 마세요.

8. Test Relentlessly

업데이트마다 평가를 다시 실행하세요. 프로덕션 모니터링은 선택 사항이 아니라 필수입니다.

9. Scale Through Platform Standardisation

에이전트를 프로덕션에 배포하는 것이 1단계일 뿐, 최종 목표는 아닙니다. 일관된 확장을 위해 플랫폼을 표준화하세요.

세션에서는 플랫폼 팀과 사용 사례 팀 간 책임을 분리하는 조직 모델도 소개했습니다.

Where Does AgentCore Fit In?

Amazon Bedrock AgentCore는 이러한 모범 사례를 즉시 적용할 수 있게 하여, 엔터프라이즈 수준의 에이전트 개발을 대규모로 가능하게 합니다.

Key Capabilities Overview

• Runtime – 모든 에이전트 프레임워크, 프롬프트 스키마, 도구 라우팅, 컨텍스트 주입을 지원합니다.
• MCP & A2A Compatibility – 에이전트와 MCP 서버 간의 원활한 상호 운용성을 제공합니다.
• Memory Layer – 개인화를 위한 영구 및 세션 기반 메모리를 제공합니다.
• Tooling – 카탈로그, 거버넌스, 재사용 기능을 제공합니다. MCP 서버를 정의하고, 안전한 웹 탐색 및 데이터 추출을 위한 AgentCore Browser Tooling, 필요 시 격리된 환경에서 코드를 안전하게 실행하는 Code Interpreter를 사용할 수 있습니다.
• Identity & Access Control – 올바른 에이전트가 올바른 도구에 안전하게 접근하도록 보장합니다.
• Policy Enforcement – 조직 정책 및 규정 준수 가드레일을 적용합니다.
• Evaluation Engine – 맞춤형 메트릭을 활용한 내장 테스트 및 성능 평가 기능을 제공합니다.

Final Takeaway

에이전트를 구축하는 것은 단순히 프롬프트를 작성하는 것이 아니라 엔지니어링입니다. AgentCore는 실험 단계부터 전체 규모 프로덕션까지 모든 과정을 가능하게 하는 백본 역할을 하며, 관찰성, 거버넌스, 운영 안전성을 기본으로 제공합니다.