아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 개별 작업 단위뿐만 아니라 연속된 작업의 흐름까지 검증할 수 있는 오픈소스 정책 언어 ‘도그우드(Dogwood)’를 공개했다. AWS는 도그우드를 기반으로 한 시간 기반 정책(temporal policies)을 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)의 정책 기능인 에이전트코어 정책(AgentCore Policy)에 새롭게 적용했다. 이와 함께 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)에 속도 제한 기능도 추가했다. 시간 기반 정책을 지원하는 도그우드는 AI 에이전트를 위해 설계된 새로운 오픈소스 정책 언어다. 도그우드는 에이전트의 최근 이벤트 이력을 참조할 수 있는 시간 조건을 추가한다. 이를 통해 에이전트의 이전 행동 이력을 바탕으로 도구 사용 순서, 사전 조건, 빈도 및 누적 사용량 등에 대한 정책을 표현할 수 있다. 도그우드는 시간과 순서를 다루는 수학 분야인 시간 논리를 기반으로 설계됐다. 또한 정책이 실제로 무엇을 허용하고 무엇을 막는지 실행 전에 분석할 수 있다. AI 에이전트는 작업을 수행하면서 스스로 다음 행동을 결정한다. 이 때문에 각 단계가 개별적으로는 문제가 없어도 전체 행동의 흐름에서는 위험한 패턴이 나타날 수 있다. 예를 들어 고객 계좌를 조회한 뒤 조회하지 않은 다른 계좌로 송금하거나, 승인 한도 이하의 주문을 여러 차례 실행해 전체 예산을 초과할 수 있다. 오류가 발생한 도구를 반복해서 재시도하며 토큰 예산을 소진하는 문제도 발생한다. 맥킨지(McKinsey)의 조사에 따르면 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험했다. 보안 및 리스크에 대한 우려는 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 꼽힌다.     기존 에이전트코어 정책은 접근 권한을 제어하는 오픈소스 정책 언어 시더(Cedar)를 기반으로 각 도구 호출을 독립적으로 평가했다. 각 요청을 빠르고 일관되게 평가할 수 있지만, 여러 행동이 이어지는 흐름 자체를 규칙으로 표현하기는 어려웠다. 새롭게 제공되는 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 해당 세션에서 에이전트가 이미 수행한 행동을 함께 살펴본다. 이를 바탕으로 도구 호출의 허용 여부를 판단한다. 앞선 호출의 반환값과 다음 호출의 입력값이 일치하도록 요구할 수 있다. 에이전트가 사용한 누적 금액을 계산해 누적 금액이 예산 한도에 도달하면 개별 결제가 한도 이하여도 다음 결제를 차단한다. 특정 단계가 정해진 순서에 따라 수행되도록 하거나, 중요한 행동에 앞서 사람의 승인이 선행되도록 요구하는 정책도 설정할 수 있다. 시간 기반 정책은 에이전트 자체 코드가 아닌 게이트웨이 계층에서 적용된다. 에이전트는 정책 로직을 볼 수 없으며, 프롬프트 인젝션이나 에이전트 코드의 결함으로도 정책을 스스로 변경하거나 우회할 수 없다. 정책 결정은 기본 거부 원칙에 따라 이뤄지고 감사 로그에 관련 맥락과 함께 기록된다. 도그우드는 기존 시더 정책과 호환되므로 기존 정책을 재작성하거나 마이그레이션하지 않고 그대로 사용할 수 있다. 시더의 기존 권한 부여 원칙도 그대로 유지한다. 도그우드는 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스의 오픈소스 사양 및 참조 구현으로 제공된다.

스노우플레이크가 오는 8월 27일 서울 삼성동 코엑스 콘퍼런스센터에서 연례 콘퍼런스인 ‘스노우플레이크 월드 투어 서울’을 개최한다고 전했다. 스노우플레이크 월드 투어는 전 세계 23개 도시에서 열리는 글로벌 데이터 콘퍼런스로, 한국에서는 올해 5회째를 맞이한다. 올해 행사는 ‘Making AI Real for Business(비즈니스를 위한 AI 실현)’를 주제로 열린다. 신뢰할 수 있는 데이터와 플랫폼을 기반으로 AI를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 방안을 조명할 예정이다. 국내 주요 제조, 리테일, 금융, 게임, 기술 기업들이 데이터와 플랫폼을 활용해 AI 비즈니스 성과를 만들어 온 방식을 30개 이상의 세션과 4개 트랙을 통해 확인할 수 있다.     오전 기조연설에서는 스노우플레이크의 발라 카시비스와나탄 제품 관리담당 부사장과 이수현 테크 에반젤리스트가 무대에 오른다. 이들은 스노우플레이크가 고객의 AI 프로젝트 성공을 위해 지원하는 데이터와 플랫폼을 소개하며, 새롭게 업데이트된 AI 기능도 공개한다. 이어서 스노우플레이크로 데이터와 AI 혁신을 추진해 온 KB국민은행/KB금융지주의 이경종 상무, AI 보안 전문 스타트업 티냅스의 강민승 대표가 실제 적용 사례를 발표한다. 티냅스는 스노우플레이크 스타트업 챌린지에서 아시아태평양 및 일본 지역 최초로 상위 10개 기업에 선정된 바 있다. 기조연설 후에는 데이터 클라우드를 활용해 혁신을 이룬 조직과 개인을 시상하는 ‘2026 데이터 드라이버 어워드’가 진행된다. 오후에는 4개 트랙에서 산업별 성공 사례를 소개하고 기술 세션을 진행한다. 네오위즈, 네패스, 다이닝브랜즈그룹, 뱅크샐러드, 슈피겐코리아, 아모레퍼시픽, 엔에스어스랩, 위메이드플레이, GS건설, KT, 토스플레이스, 풀무원, 피처링 등이 참여할 예정이다. 기술 세션에서는 스노우플레이크 전문가들이 비즈니스 AI 활용에 필요한 데이터 기반 구축부터 데이터 엔지니어링, 거버넌스, AI 에이전트 개발에 이르는 전 과정을 설명한다. 이외에도 최신 AI 기술을 직접 경험하고 업계 전문가 및 기술 파트너들과 교류할 수 있는 전시 부스를 운영한다. 데이터 및 AI 엔지니어, 아키텍트, 분석가들이 스노우플레이크 코코를 활용해 아이디어를 실제로 구현해보는 실습 클래스와 마케팅 전문가를 위한 마케팅 빌리지도 선보인다. 마케팅 빌리지에서는 아정네트웍스와 아이지에이웍스, 스노우플레이크 마케팅 전문가들이 AI와 데이터를 활용한 마케팅 전략과 사례를 공유한다. 스타트업 8개 업체가 참여하는 스타트업 빌리지에서는 스노우플레이크의 데이터 파운데이션을 기반으로 AI 서비스를 개발하고 제품화한 업체들의 전략을 소개한다. 커뮤니티 빌리지에서는 스노우플레이크 유저그룹, AWS 한국 사용자모임, 마이크로소프트 유저그룹, 에어플로, 디비티 랩스, 블룸 커뮤니티가 모여 최신 기술 정보를 공유한다. 메가존클라우드, 동국시스템즈, 워카토, 파이브트랜, SPH 등 주요 파트너사들도 별도 전시 부스를 마련해 스노우플레이크 기반의 다양한 설루션을 소개할 계획이다. 스노우플레이크 코리아의 임진식 설루션 엔지니어링 총괄은 “기업의 AI 경쟁력은 데이터를 기반으로 AI를 실제 업무에 적용해 측정 가능한 성과를 만들어내는 데서 결정된다”면서, “이번 행사가 국내 기업들이 AI와 데이터로 실질적인 비즈니스 성과를 달성할 수 있는 구체적인 방향을 찾는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.

아비바가 7월 2일 ‘아비바 데이 코리아 2026’에서 단순한 데이터 수집을 넘어 비즈니스 성과를 창출하는 ‘산업 인텔리전스(industrial intelligence)’의 중요성을 강조했다. 아비바는 단일 플랫 폼인 ‘아비바 커넥트’와 디지털 트윈, 개방형 온톨로지 기술을 바탕으로 현장의 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 전략을 제시했다. 또한 글로벌 파트너십을 통한 생태계 확장과 함께 조선·해양·반도체·화학·데이터 센터 등 국내 여러 산업의 디지털 전환 및 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다고 밝혔다. ■ 정수진 편집장     산업 인텔리전스를 통한 비즈니스 혁신과 회복 탄력성 확보 ‘아비바 데이 코리아 2026’에서 아비바가 전한 핵심 메시지는 ‘산업 인텔리전스의 가속화와 이를 통한 실질적인 비즈니스 혁신 실현’이다. 아비바는 단순한 기술 도입이나 데이터 수집 차원을 넘어, 기업이 당면한 운영상 과제를 해결하고 유의미한 비즈니스 성과를 창출하는 핵심 동력으로 ‘산업 인텔리전스’를 제시하고 있다. 아비바의 자나르단 쉐노이(Janardhan Shenoy) APAC 프리세일즈 부사장은 “산업 인텔리전스는 데이터 분석과 AI를 결합해 중요 인프라의 설계, 운영, 유지보수 방식을 혁신하는 접근법”이라고 설명했다. 이러한 산업 인텔리전스가 중요한 이유는 기업이 단순히 방대한 데이터를 모아두는데 그치지 않고, 현장의 팀이 효율과 지속 가능성, 운영 우수성을 높일 수 있는 올바른 의사결정을 내리도록 돕기 때문이다. 아비바의 크리스 리(Chris Lee) 아시아태평양 총괄 수석부사장은 시스템의 효율성만 추구하던 과거의 방식은 지정학적 변화나 공급망의 위기 앞에서 더 이상 유효하지 않다고 진단했다. 그는 데이터 보안과 자산의 회복 탄력성을 강화하는 것이 기업의 필수 생존 전략이 된 지금의 상황에서, 산업 인텔리전스를 통한 통찰력이 위기를 돌파할 핵심 열쇠가 된다고 보았다. 크리스 리 수석부사장은 현재 산업계가 처한 상황에 대해 “산업 현장은 이제 단순한 데이터 수집을 넘어 더 빠르고 정확한 의사결정을 가능하게 하는 산업 인텔리전스를 요구하고 있다”고 짚었다. 그리고 “기업이 비용 효율에 집중하던 과거의 방식에서 벗어나 사이버 보안과 자산의 회복 탄력성을 강력하게 구축하는 방향으로 나아가야 한다”고 설명한다. 이를 위해 아비바는 AI와 디지털 트윈 그리고 통합 데이터 플랫폼이 실제 운영 혁신으로 이어지도록 구체적인 해답을 제시하는 데 집중하고 있다.   플랫폼 기반의 데이터·AI 통합과 개방형 생태계 전략 아비바는 산업 인텔리전스를 구현하기 위해 데이터와 AI(인공지능) 그리고 협업을 하나로 통합하는 단일 플랫폼 구축을 핵심 전략으로 삼는다. 자나르단 쉐노이 부사장은 ‘아비바 커넥트(AVEVA CONNECT)’ 플랫폼이 기업에게 단일한 진실의 공급원(single source of truth)과 실행 가능한 통찰력을 제공한다고 설명했다. 대량의 원시 데이터를 단순히 모아두는 것을 넘어, 현장의 팀이 최적의 결정을 내리도록 돕는 지식 운영 체계로 전환하는 것이다. 이런 통합의 뼈대가 되는 것은 산업 표준에 기반한 온톨로지(ontology)와 디지털 트윈 기술이다. 아비바의 윤병철 컨설턴트는 데이터를 지식으로 바꾸는 연결이자 개념 모델로 온톨로지를 제시하면서, 흩어진 정형 및 비정형 데이터를 하나의 언어로 맞춰 신뢰할 수 있는 지식 그래프(knowledge graph)를 생성한다고 강조했다. AI를 현장에 적용하는 방식에 대한 아비바의 전략은, 패턴을 분석하고 데이터를 매핑하는 반복적인 작업을 AI가 빠르게 처리하고, 치명적인 오류를 막기 위한 최종 판단은 현장 전문가의 몫으로 남기는 것이다. 윤병철 컨설턴트는 인간과 AI의 협업에 대해 “AI가 찾고 사람이 결정한다”라고 요약하면서, 두 주체의 완벽한 조화를 강조했다. 마지막으로 아비바는 독자적인 기술 개발에 그치지 않고 글로벌 파트너십을 적극 확장하며 산업 생태계 전체의 지능화를 추진하고 있다고 밝혔다. 크리스 리 총괄 부사장은 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS), 스노우플레이크, 엔비디아 등 글로벌 기술 기업과 협력을 통해 다중 클라우드 환경과 차세대 AI 인프라를 구축하고 있다고 밝혔다.   ▲ 자나르단 쉐노이 부사장이 산업 인텔리전스를 위한 아비바 커넥트 플랫폼을 소 개했다.   새 리더십과 국내 제조 AI 전환 지원 비전 공개 한편, 이번 행사에서는 아비바 코리아의 새 한국 지사장으로 박기범 대표가 소개됐다. 박기범 대표는 지난 2024년 반도체 및 하이테크 산업 부문 영업 이사로 아비바에 합류했고, 2025년에는 석유·화학, 조선·해양 산업까지 영업을 총괄하면서 한국 시장 비즈니스를 이끌어 왔다. 박기범 대표는 “세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 갖춘 국내 기업들이 산업의 생산성과 경쟁력을 결정짓는 AI를 안전하고 효과적으로 활용해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다. 그리고 국내 기업의 성공적인 글로벌 사업 확장과 경쟁력 강화를 돕는 가장 든든하고 신뢰받는 파트너가 되겠다”고 밝혔다. 아비바의 인더스트리얼 인텔리전스 비전을 구체화하기 위한 실행전략에 대해 박기범 대표는 우선 국내 핵심 전략 산업 고객과 긴밀히 협력해 디지털 전환을 가속화하는 데 집중하고, 여기에 기술 파트너 및 학계 등 산업 생태계 전반과의 협력을 넓혀 한국 제조 환경에 가장 최적화되면서 신뢰할 수 있는 산업용 AI 설루션을 제공 하는데 주력하겠다고 밝혔다. 나아가 프라이빗 클라우드나 하이브리드 클라우드 그리고 온프레미스까지 고객의 다양한 IT 환경과 요구에 맞춘 유연한 플랫폼을 구축해 안정적인 혁신 기반을 다지겠다고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)는 스타트업의 개발 생산성을 높이고 클라우드 전환을 지원하기 위한 인공지능(AI) 기반 신규 기능을 출시했다. 이번에 공개한 기능은 AWS 스타트업 어드바이저(AWS Startup Advisor)와 AI 기반 마이그레이션 기능이다. AI의 발전으로 스타트업이 아이디어를 제품으로 구현하고 시장에 출시하는 속도가 빨라지고 있다. AWS는 기술 창업자뿐 아니라 처음으로 아이디어를 사업화하는 비기술 창업자까지 쉽게 서비스를 구축하고 성장할 수 있도록 지원하기 위해 이번 기능을 선보였다. 창업자들은 기술 구현 방법을 검토하는 데 드는 시간을 줄이고 제품 개발과 비즈니스 성장에 집중할 수 있다. AWS 스타트업 어드바이저는 수천 명의 AWS 설루션즈 아키텍트의 전문성과 AWS에서 운영되는 35만 개 이상의 스타트업과의 상호작용에서 축적된 패턴을 기반으로 구축된 AI 기반 빌더 어시스턴트다. 사용자의 기술 스택과 기업 성장 단계에 맞춘 맞춤형 권장 사항을 제공하며 비용 관리, 보안 설정, AWS 서비스 선택 및 인프라 구성 등을 지원한다. 또한 AWS 액티베이트 참여 기업의 경우 크레딧 잔액을 모니터링하고 크레딧을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는다.     함께 출시된 AI 기반 마이그레이션 기능은 기존 인프라, 애플리케이션, AI 워크로드를 AWS로 빠르게 이전할 수 있도록 지원한다. 사용자는 비즈니스와 기술 환경 정보를 바탕으로 서비스 매핑, 비용 추정, 아키텍처 설계, 크레딧 지원 가능 여부 및 단계별 실행 가이드가 포함된 맞춤형 마이그레이션 계획을 수립할 수 있다. AWS는 이를 통해 수 주 또는 수개월이 걸리던 클라우드 전환 과정을 며칠로 단축한다고 밝혔다. 사용자는 AI 에이전트의 지원을 받아 인프라 프로비저닝, 데이터 이전, 구성 업데이트 및 테스트를 수행할 수 있으며, AWS 전문가 또는 AWS 파트너와 협력해 마이그레이션을 진행할 수도 있다. 새로운 기능은 구글 클라우드 플랫폼 기반 인프라의 AWS 이전을 지원한다. 쿠버네티스 워크로드는 아마존 EKS, 아마존 ECS, AWS 파게이트로 이전할 수 있다. 포스트그레SQL 및 마이SQL 데이터베이스는 아마존 RDS와 아마존 오로라로, 구글 클라우드 스토리지의 데이터는 아마존 S3로 이전 가능하다. 또한 앤트로픽, 제미나이, 오픈AI 기반 AI 및 대규모 언어 모델 추론 환경을 아마존 베드록으로 이전할 수 있도록 지원한다. AWS는 스타트업이 아이디어 구상부터 제품 개발, 시장 출시 및 수익 창출에 이르는 전 과정을 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다. AWS에 따르면 전 세계 상위 100개 스타트업의 대다수가 AWS의 AI 서비스를 이용한다. 미국에서도 상위 500개 스타트업 중 AWS를 주요 클라우드로 쓰는 기업이 가장 많으며, 그 수는 2위와 3위 사업자를 합친 것보다 많다고 AWS는 주장했다. AWS는 컴퓨팅, AI, 데이터베이스 및 보안 분야에 걸쳐 240개 이상의 서비스를 제공하며, AWS 마켓플레이스를 통해 스타트업이 빠르게 고객을 확보하고 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원하고 있다. 실제로 지난해 AWS 마켓플레이스를 활용한 스타트업의 매출은 전년 대비 두 배 이상 증가한 것으로 나타났다.

아마존웹서비스(AWS)가 AI 어시스턴트 ‘아마존 퀵(Amazon Quick)’에 새로운 기능이 들어갔다고 밝혔다. 이번에 추가된 기능은 목표를 기반으로 지속적인 작업을 수행하는 자율 에이전트와 업무의 우선순위를 한눈에 보여주는 신규 활동 피드다. 아마존 퀵은 사용자가 가장 많이 쓰는 애플리케이션과 데이터 소스에 연결해 업무 방식을 학습하고, 사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI 어시스턴트 프로그램이다. 사용자는 자연어로 필요한 작업을 설명하거나 사전에 구성된 에이전트 라이브러리에서 선택해 몇 분 안에 자율 에이전트를 만들 수 있다. 단계별 세부 지침부터 에이전트가 스스로 경로를 찾는 포괄적 목적까지, 사용자가 설정한 가드레일 내에서 에이전트에 부여할 자율성의 수준을 직접 정하는 방식이다. 자율 에이전트는 코딩 없이 정체된 거래 알림, 후속 조치 초안 작성, CRM 기록 업데이트, 규제 변경에 따른 영향 요약, 구매 주문 처리 등 다양한 업무를 지속적으로 수행한다. 사용자는 아마존 퀵에서 진행 상황을 모니터링하고 추가 지시를 제공하거나 결과물을 검토할 수 있으며, 모든 상호작용과 수정, 결과는 에이전트의 성능 개선에 반영된다.     개선된 활동 피드는 이메일, 메신저, 일정, 작업을 하나의 우선순위 화면으로 통합하는 역할을 한다. 사용자가 빠르게 답하는 메시지, 건너뛰는 스레드, 주요 화두가 되는 주제를 학습해 6건의 에스컬레이션 이메일을 답변 초안이 담긴 요약 카드 하나로 정리하고, 회의 전 핵심 논의사항을 미리 준비하며 중요한 메시지를 우선 표시한다. 사용자는 다른 애플리케이션으로 전환하지 않고 피드에서 곧바로 답장, 전달, 승인, 위임 등을 처리할 수 있다. AWS는 최근 아마존 퀵에 어도비, 시스코 웹엑스 미팅·비디오 메시징, 던 앤 브래드스트리트, 피그마, 구글 챗, HG 인사이츠, 마이크로소프트 원노트, 무디스, 쇼피파이, 스마트시트, 스노우플레이크, 비지어, 왓츠앱, 재피어, 줌인포 등 16개 신규 통합 커넥터를 추가했다. 특정 벤더에 종속되지 않고 다양한 소스를 하나로 연결하는 것이 특징이다. 아마존 퀵은 세일즈포스의 거래 이력, 데이터브릭스의 인게이지먼트 데이터, 별도 스프레드시트의 지역 목표 등 서로 다른 시스템에 흩어진 정보를 실시간으로 결합하면서 기존 접근 권한 체계를 그대로 적용한다. 사용자가 자연어로 질문하면 아마존 퀵이 관련 시스템 전반에서 데이터를 가져와 답변을 제공하며, 실시간 대화형 대시보드나 종합 분석 결과로 즉시 확인할 수 있다. 아마존 퀵에서 제작한 애플리케이션은 별도 코드 작성이나 IT 부서 요청 없이 대화 한 번으로 손쉽게 게시하고 공유할 수 있다. 이 기능은 플러스 사용자에게 즉시 제공되며, 프로페셔널, 엔터프라이즈 사용자에게는 제한된 프리뷰로 제공된다. 아마존 퀵은 AWS 인프라 위에서 운영되며, 동일한 AWS IAM, 아마존 VPC, 암호화, 규제준수 인증을 적용받는다. 모든 사용자는 권한이 부여된 데이터만 자동으로 확인할 수 있으며, 보안팀은 전체 감사 추적과 작업 단위 권한 관리, 관리자 통제 기능을 제공받는다.

아마존웹서비스(AWS)는 AI 에이전트의 지식 접근 범위를 넓히고 프로덕션 환경에서 지속적으로 성능을 개선하도록 지원하는 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)의 신규 기능을 발표했다. 오늘날 에이전트를 구동하는 모델은 복잡한 문제를 추론하고 다단계 워크플로를 계획하며 정교한 응답을 생성할 수 있을 만큼 뛰어난 역량을 갖췄다. 그러나 대다수 에이전트는 필요한 맥락 정보와 피드백을 활용하지 못해 잠재력을 충분히 발휘하지 못하고 있다. AWS는 이번 발표를 통해 에이전트의 정보 접근 범위를 조직 내 지식 애셋, 웹 정보, 유료 정보까지 확대하고 운영 중 발생하는 문제를 탐지하고 진단하는 기능을 제공한다. 이와 함께 에이전트 역량 확대에 맞춰 보안 통제도 강화한다. 기업의 핵심 업무 데이터는 분산되어 있어 기존에는 이를 에이전트에 연결하려면 수개월의 엔지니어링 작업이 요구됐다. AWS는 아마존 베드록 관리형 지식 베이스(Amazon Bedrock Managed Knowledge Base)를 에이전트코어에 새롭게 통합해 이 작업을 대체한다. 비정형 데이터 소스를 연결하면 벡터 스토어, 임베딩 및 재순위화 모델, 속도 제한 등 확장성 관련 인프라를 AWS가 직접 관리한다.     이번 통합의 핵심 기능은 기존 검색증강생성(RAG) 방식을 넘어선 에이전트 기반 검색기다. 질의와 유사한 조각을 단순 매칭하는 대신 지식 베이스 전반에 걸쳐 질의 수행 과정을 설계하고 문서 간 연관 개념을 연결하며 중간 결과를 평가해 재순위화한 뒤 답변을 생성한다. 복잡한 다단계 질의에서 에이전트 기반 검색은 기본 검색 대비 더 폭넓고 포괄적인 결과를 제공한다. AI 에이전트 개발자를 위한 신규 도구인 웹 서치 온 에이전트코어(Web Search on AgentCore)도 발표됐다. 이 도구는 고객의 AWS 보안 환경 내에서 웹 정보를 제공한다. 에이전트 기반 검색에 최적화되어 적은 토큰으로도 많은 정보를 담은 핵심 발췌문을 제공하며 공개 웹 정보와 아마존의 독자적인 지식 그래프를 결합하는 다중 소스 그라운딩 방식을 적용했다. 웹 서치 온 에이전트코어는 새로운 외부 업체를 시스템에 등록하고 연동하는 과정이나 그에 따른 오케스트레이션, 인증, 결제 절차 없이 질의를 AWS 보안 및 컴플라이언스 범위 내에서 처리한다. 유료 콘텐츠 접근을 위한 기능도 마련됐다. 에이전트코어 페이먼트(AgentCore payments)는 에이전트가 금융 시장 데이터나 유료 리서치 등 유료 서비스와 콘텐츠를 발견하고 접근해 실행 루프 내에서 결제할 수 있도록 지원한다. 정식 출시된 AWS WAF AI 트래픽 수익화(AWS WAF AI traffic monetization)는 콘텐츠 소유자가 에이전트 접근을 차단하거나 허용하고 대가를 받을 수 있게 한다. 두 기능이 동일한 플랫폼에서 작동하므로 WAF를 사용하는 콘텐츠 제공자는 에이전트코어에서 인증된 에이전트를 별도 설정 없이 자동으로 신뢰할 수 있다. AWS는 운영 트레이스를 분석해 에이전트를 지속적으로 개선할 수 있는 신규 최적화 기능도 선보였다. 프리뷰로 제공되는 에이전트코어 인사이트는 수백 건의 세션에 걸친 실패, 의도, 경로 분석을 통해 대시보드나 개별 트레이스 검토로는 드러나지 않는 패턴을 파악한다. 실패 인사이트는 오류 신호를 남기지 않는 조용한 실패를 포함한 반복 실패 패턴을 탐지하고 근본 원인을 설명하며 영향 범위에 따라 우선순위를 제시한다. 의도 인사이트는 사용자의 실제 요청 의도를 기준으로 요청을 군집화하고 경로 인사이트는 에이전트의 작업 수행 경로를 그룹화해 공통 패턴을 파악한다. 정식 출시된 추천 기능과 A/B 테스트는 트레이스와 평가 결과를 분석해 시스템 프롬프트 및 도구 설명의 구체적인 개선안을 제시한다. 배치 평가는 정의된 테스트 데이터셋으로 개선안을 검증해 종합 점수를 제공하며 변경 사항이 프로덕션에 반영되기 전 성능 저하를 사전에 파악한다. A/B 테스트는 운영 트래픽을 분할해 에이전트 버전 간 통제된 비교를 수행한다. 이 기능들은 에이전트 운영 환경에 관계없이 동일하게 작동한다. 에이전트의 역량이 커질수록 노출되는 영역도 늘어난다. 에이전트코어의 정책 기능은 게이트웨이 단계에서 실시간 결정론적 통제를 제공한다. AWS는 이번에 정식 출시된 베드록 가드레일(Bedrock Guardrails) 연동으로 이 기능을 확장했다. 베드록 가드레일 연동은 모든 에이전트 행동을 프롬프트 인젝션 시도, 유해 콘텐츠, 민감정보 노출 여부로 평가한다. 이런 점검은 게이트웨이 계층에서 이뤄져 에이전트가 이를 인지하거나 우회할 수 없다. AWS는 주요 보안 기업의 탐지 신호도 동일한 정책에 반영할 계획이다. AWS는 에이전트코어 하네스(AgentCore harness)를 관리형 기능으로 정식 출시했다. 고객은 오케스트레이션 루프를 직접 코딩하는 대신 모델, 도구, 스킬, 지침을 설정으로 정의해 루프를 구성하고 실행할 수 있다. 모델과 하네스를 분리해 설계했기 때문에 고객은 원하는 모델을 선택하고 에이전트 로직을 수정하지 않고도 세션 중간에 모델을 전환할 수 있다. 하네스가 단일 플랫폼의 일부로 동작하므로 보안 정책을 적용하는 동일한 게이트웨이로 도구에 접근하고 조직 지식, 웹 검색, 유료 서비스와 연결된다. 신원 관리, 메모리, 관측 가능성도 같은 플랫폼에서 제공돼 모든 에이전트 행동이 처음부터 거버넌스와 추적 대상이 된다.

아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤5(Graviton5) 기반의 아마존 EC2 M9g 및 M9gd 인스턴스를 정식 출시했다. ‘AWS 리인벤트 2025’에서 처음 공개된 그래비톤5는 실시간 추론, 코드 생성, 다단계 작업 오케스트레이션 등 에이전틱 AI의 요구사항에 맞춰 설계됐다. 대규모 동시 실행 환경을 처리하면서 액셀러레이터가 높은 성능을 유지하도록 돕는다. M9g 및 M9gd 인스턴스의 출시에 따라 고객은 스탠다드 EC2 도입 방식만으로 칩당 192개 코어, 5배 커진 캐시, DDR5-8800 메모리, PCIe Gen 6 지원 등 그래비톤 아키텍처의 장점을 활용할 수 있다. M9g 인스턴스는 이전 세대보다 컴퓨팅 성능이 최대 25% 향상됐다. 웹 애플리케이션과 머신러닝 추론은 최대 35%, 데이터베이스는 최대 30% 더 빠르게 실행한다. M9gd 인스턴스는 고속 로컬 스토리지가 필요한 워크로드를 위한 것으로, 최대 11.4TB의 NVMe SSD 스토리지와 이전 세대보다 최대 30% 높은 초당 입출력 작업 수를 지원한다.     두 인스턴스는 6세대 AWS 니트로 시스템을 기반으로 한다. 새롭게 적용된 니트로 아이솔레이션 엔진은 가상 머신 간 격리를 수학적으로 검증된 방식으로 제공하는 보안 구성 요소다. 그래비톤5는 단일 패키지당 192개 코어를 제공해 정보 처리 효율을 높였다. 그리고, 코어 간 데이터 이동 거리를 줄여 통신 지연을 최대 33% 단축하고 대역폭을 높였다. 실시간 게임, 고성능 데이터베이스, 빅데이터 분석 등 까다로운 워크로드도 빠른 데이터 교환을 통해 확장할 수 있다. 자주 접근하는 데이터를 보관하는 고속 메모리 버퍼인 L3 캐시는 이전보다 5배 큰 용량으로 탑재됐다. 그래비톤4보다 코어당 2.6배 더 많은 L3 캐시에 접근할 수 있어 데이터 대기 지연이 줄고 애플리케이션 응답 속도가 빨라진다. 네트워크 및 스토리지 대역폭도 늘었다. 인스턴스 크기 전반에 걸쳐 평균 네트워크 대역폭은 최대 15%, 아마존 EBS 대역폭은 최대 20% 향상됐다. 가장 큰 인스턴스는 네트워크 대역폭이 최대 2배까지 늘어난다. 최신 3나노미터 공정을 채택하고 베어 다이 냉각 등 시스템 최적화를 구현해 에너지 효율성도 높였다. 6세대 니트로 카드를 활용해 가상화, 스토리지, 네트워킹 기능을 전용 하드웨어로 오프로드하며, 다른 시스템이나 사람이 EC2 서버에 로그인하거나 고객 데이터에 접근하는 것을 차단하는 제로 오퍼레이터 액세스 설계를 구현했다. AWS는 다양한 산업군에서 그래비톤5를 활용한 성과가 나타나고 있다고 소개했다. 어도비는 비디오 스트림을 실시간 처리하는 데 활용하며, 에픽게임즈는 지연 시간을 낮춰 원활한 게임플레이를 보장한다. 포뮬러1은 드라이버의 텔레메트리 데이터를 처리하고, 핀터레스트는 개인화된 콘텐츠를 대규모로 제공한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 비즈니스 플랫폼의 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 사용해 모든 규모의 조직이 디지털 전환을 이룰 수 있도록 지원한다. 지멘스 캘리버 디자인 설루션(Siemens Calibre Design Solutions)은 완전 통합형 집적 회로 검증 및 제조 최적화 EDA 플랫폼을 제공한다. 시놉시스는 실리콘에서 시스템에 이르는 엔지니어링 설루션을 통해 고객이 AI 기반 제품을 빠르게 혁신할 수 있도록 지원한다. 시놉시스와 AWS는 안나푸르나랩 출범 이후 10년 넘게 아마존의 맞춤형 실리콘 개발을 위해 협력해 왔으며, VCS, 프라임타임(PrimeTime), 퓨전 컴파일러(Fusion Compiler), IC 밸리데이터(IC Validator) 등 시놉시스 EDA 도구의 AWS 그래비톤 지원은 그래비톤뿐 아니라 니트로 및 트레이니움(Trainium) 칩 설계에도 핵심 역할을 했다.