🤖 Amazon Bedrock – Agents (에이전트)

📌 에이전트란?

Amazon Bedrock의 에이전트(Agents) 는 단순히 질문에 답변하는 모델이 아니라, 여러 단계를 계획하고 실행할 수 있는 고급 기능입니다.
즉, 사람이 “생각하고 → 계획하고 → 행동하는” 과정을 흉내 내서 실제 작업까지 자동으로 수행할 수 있습니다.

에이전트는 단순 텍스트 생성 외에도 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

AWS 인프라 생성 (서버, S3, Lambda 등)
애플리케이션 배포 자동화
데이터베이스/시스템 작업 수행
외부 API 및 사내 시스템 연동

🔑 Bedrock Agents 주요 특징

멀티스텝 작업 실행: 단순 질의응답이 아니라, 여러 단계를 거쳐 복잡한 업무를 수행
작업 순서 제어: 각 단계가 올바른 순서로 실행되고, 데이터가 단계 간 잘 전달됨
액션 그룹(Action Groups): API, Lambda 함수 등 미리 정의된 작업 단위를 사용
시스템 통합: DB, API, AWS Lambda와 연동하여 실제 비즈니스 작업 실행
지식베이스 연동: 기업 정책, FAQ 같은 내부 데이터 참조 가능
RAG (검색 증강 생성): 필요시 외부 데이터 검색 후 답변 품질 향상
추적 및 디버깅: 실행된 단계를 하나하나 확인 가능 → 문제 해결 용이

⚙️ 에이전트 동작 방식

사용자 요청 인식 → 사용자의 질문/명령을 분석
컨텍스트 평가 → 사용할 수 있는 API, 지식베이스, 액션 그룹 확인
계획 수립 (Chain of Thought) → 단계별 실행 계획 생성
- Step 1: API 호출 → 구매 내역 확인
- Step 2: 지식베이스 조회 → 반품 정책 확인
- Step 3: Lambda 실행 → 주문 처리
실행 → 계획에 따라 API·Lambda·DB 등을 호출
최종 응답 생성 → 실행 결과를 바탕으로 사용자에게 답변 제공
추적(Tracing) → 각 단계 기록을 확인해 디버깅 가능

🛠️ 예시 활용 시나리오

1. 전자상거래 고객 지원

사용자 질문: “지난달에 뭘 샀는지 알려주고, 비슷한 상품 추천해줘.”
에이전트 실행:
- 구매 내역 API 호출
- 추천 시스템 조회
- 추천 상품 최종 제안

2. 인프라 자동화

사용자 명령: “새로운 애플리케이션 환경을 만들어줘.”
에이전트 실행:
- AWS 인프라 프로비저닝
- Lambda 함수로 애플리케이션 배포
- 배포 상태 확인 후 결과 보고

📝 요약 표

카테고리	설명	예시
목적	AI가 여러 단계를 자동 실행	서버 프로비저닝, 앱 배포
작업 순서 제어	단계별 순서와 데이터 전달 보장	Step1: DB 조회 → Step2: 배포
액션 그룹	API/Lambda 등 미리 정의된 작업 집합	구매내역 조회, 주문 실행
시스템 통합	DB, API, 서비스와 연결	백엔드 API 호출, DB 업데이트
지식베이스	내부 정책·FAQ 참조	반품 규정 조회
RAG	외부 데이터 검색	배송 상태 실시간 확인
추적	단계별 실행 기록 제공	실패 단계 디버깅

✅ Bedrock Agents를 쓰는 이유

자동화 → 인프라/운영/앱 배포 작업을 자동화해 인력 부담 감소
확장성 → 복잡한 워크플로우도 최소한의 코드로 처리 가능
정확성 → RAG+지식베이스로 맥락 있는 답변 제공
유연성 → AWS 서비스·외부 시스템 연동 가능
투명성 → Tracing으로 결과를 신뢰할 수 있음

📌 시험 대비 포인트 (AWS 자격증)

Bedrock Agents의 역할: 단순 답변 모델이 아닌, 멀티스텝 자동화와 시스템 통합 가능
Action Group: API/Lambda 같은 작업 단위 → 시험에 자주 나올 개념
지식베이스 + RAG 활용: 기업 데이터와 외부 데이터 결합
Tracing 기능: 디버깅과 신뢰성 확보에 중요한 포인트

👉 정리하면
Amazon Bedrock Agents는 단순 대화형 AI가 아니라, 실제 행동까지 수행하는 AI 비서입니다.
복잡한 업무를 계획하고 실행하면서, AWS 서비스와 외부 시스템까지 연동해 현실적인 자동화 솔루션을 제공합니다.