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.
