"AI 개발 더 쉽게'…AWS, '아마존 베드록 에이전트코어' 업그레이드
아마존웹서비스(AWS)가 '아마존 베드록 에이전트코어'를 업그레이드해 인공지능(AI) 구축·배포 속도 높이기에 나섰다. AWS는 미국서 열린 'AWS 리인벤트 2025' 대규모 환경에서도 안전하게 AI 에이전트를 구축·배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 아마존 베드록 에이전트코어의 새 기능을 발표했다고 3일 밝혔다. 아마존 베드록 에이전트코어는 기업이 운영 환경에서 바로 활용할 수 있는 AI 에이전트를 개발·확장하는 플랫폼이다. 이번 업데이트를 통해 정책 관리를 비롯한 자동 평가, 학습형 메모리 등 핵심 기능이 강화됐다. 새롭게 추가된 '폴리시 인 아마존 베드록 에이전트코어' 기능은 에이전트가 수행할 수 있는 행동 범위를 자연어로 정의할 수 있도록 지원한다. 기업은 에이전트가 접근 가능한 도구, 처리할 수 있는 데이터, 특정 조건에서 허용되는 동작을 제한해 비인가 접근과 운영 리스크를 사전에 차단할 수 있다. 폴리시 기능은 에이전트코어 게이트웨이에 통합돼 에이전트 행동이 정책에 부합하는지 밀리초 단위로 검사한다. 복잡한 정책 코딩 없이도 "1천 달러를 초과하는 환불 요청은 차단"과 같은 규칙을 자연어로 작성해 즉시 적용할 수 있다. 이는 에이전트의 자율성과 기업의 통제력을 동시에 만족시키기 위한 안전 장치다. 에이전트 품질 평가 기능도 대폭 강화됐다. '에이전트코어 이밸류에이션' 기능은 정확성, 유용성, 도구 선택 정확도, 안전성, 목표 성공률 등 13가지 기준을 기반으로 사전 구축된 평가기를 제공한다. 기존에는 데이터 사이언스 파이프라인 구축에 수개월이 필요했지만, 신규 서비스는 실시간 상호작용을 자동으로 샘플링해 에이전트 품질을 지속적으로 측정한다. 개발자는 선호하는 거대언어모델과 프롬프트를 활용해 사용자 정의 평가기도 제작할 수 있다. 운영 환경에서도 품질 하락 신호를 즉시 감지하도록 알림을 설정해 고객 경험 악화를 사전 예방할 수 있다. AWS는 에이전트의 학습 능력도 강화했다고 밝혔다. 신규 에피소딕 메모리 기능은 에이전트가 과거 상호작용을 구조화된 에피소드로 저장하고, 이후 유사한 상황에서 이를 참고해 더 정확한 결정을 내릴 수 있게 한다. 단기 컨텍스트로 제한되던 기존 에이전트의 한계를 보완해 장기적 사용자 이해를 가능하게 한 것이다. 기업은 멀티 에이전트 구성에서도 통합된 상태 관리를 수행할 수 있다. S&P글로벌마켓인텔리전스는 복잡한 에이전트 워크플로우 운영 과정에서 통합 메모리 계층의 필요성이 컸으며, 이번 기능이 멀티 에이전트 오케스트레이션을 크게 단순화했다고 밝혔다.
