2026-08-26 AWS Bedrock 기반 Agentic AI 아키텍처 설계
📋 밋업 한눈에 보기 이번 세션은 AWS Bedrock을 중심으로 엔터프라이즈급 agentic AI 시스템을 어떻게 설계하는지를 다뤘다. 발표자는 시스템을 experience layer, orchestration layer, agent runtime layer, tools/memory/data layer의 4개 계층과 IAM·CloudWatch 같은 crosscutting 서비스로 나누어 설명했다. Bedrock의 supervisor-collaborator 멀티에이전트 구조, Lambda를 통한 tool 실행, 단기·장기 메모리 관리, least privilege 기반 보안 모델이 핵심 주제였다. 전체적으로 stateless, 서버리스 우선, 최소 권한 원칙에 기반한 프로덕션급 agentic 아키텍처 구축 가이드를 제시했다. 🔑 핵심 요점 Agentic AI 시스템은 experience, orchestration, agent runtime, tools/memory/data의 4개 계층 구조로 설계하는 것이 권장된다. Amazon Bedrock의 supervisor agent는 복잡한 작업을 여러 specialist collaborator agent로 분해하고 결과를 다시 하나의 응답으로 통합한다. Lambda 함수는 stateless하고 최대 15분만 실행되므로, 세션을 넘어 유지해야 할 데이터는 DynamoDB 같은 외부 저장소에 보관해야 한다. 메모리는 단기(세션 내 대화)와 장기(세션 간 semantic search로 검색되는 지식)로 나뉘며, 각각 관리 방식이 다르다. 보안은 least privilege 원칙을 기반으로 하며, 각 tool과 agent에게 필요한 최소 권한만 부여해야 blast radius를 줄일 수 있다. MCP(Model Context Protocol)는 agent와 tool 간 표준 통신 프로토콜로, 이를 통해 다양한 tool을 plug-and-play로 연결할 수 있다. 모든 tool 호출은 로깅되어 누가 어떤 행동을 대신 수행했는지 추적 가능해야 하며, 이는 침해 발생 시 포렌식 분석에 필수적이다. 🛠 핵심 기술 쉽게 이해하기 Amazon Bedrock Bedrock은 여러 파운데이션 모델(FM)을 한곳에 모아 선택해서 쓸 수 있게 해주는 AWS 서비스다. AWS 자체 모델뿐 아니라 서드파티 모델, 직접 만든 모델도 포함할 수 있다. ...