AWS Bedrock Agent에서 작성한 첫 번째 Lambda 함수
(dev.to)Dev.to AI바이브코딩
이 기사는 AWS Bedrock Agent의 'Action Group' 기능을 활용하여 AWS Lambda 함수와 OpenAPI 스키마를 연동함으로써, LLM이 실시간 외부 데이터(CST 시간)를 가져올 수 있도록 구현하는 과정을 보여줍니다. 단순한 텍스트 생성을 넘어 외부 도구를 호출하여 실제 액션을 수행하는 'AI 에이전트' 구축의 기술적 기초를 설명합니다.
핵심 포인트
- 1AWS Bedrock Agent의 Action Group을 통한 외부 Lambda 함수 연동 구현
- 2OpenAPI(Swagger) 스키마를 활용한 AI 에이전트의 API 호출 구조 정의
- 3LLM의 한계인 실시간성 문제를 외부 API 호출로 해결하는 Agentic Workflow 시연
- 4자연어 명령('tell me the time')을 구조화된 API 요청으로 변환하는 프로세스 확인
- 5서버리스(Lambda) 환경을 이용한 저비용·고효율의 AI 에이전트 확장성 증명
공공지능 분석
왜 중요한가
단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 외부 API를 호출해 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트(Agentic Workflow)'로의 패러다임 전환을 보여주는 핵심 사례입니다. LLM의 고질적인 문제인 '학습 데이터 이후의 정보 부재'를 외부 함수 연동을 통해 해결하는 구체적인 방법론을 제시합니다.
배경과 맥락
최근 AI 산업은 LLM의 추론 능력을 활용해 소프트웨어를 조작하거나 데이터를 조회하는 'Tool Use' 또는 'Function Calling' 기술에 집중하고 있습니다. AWS Bedrock은 이러한 복잡한 오케연스트레이션 과정을 Action Group과 Lambda라는 서버리스 환경을 통해 추상화하여 개발자가 쉽게 구현할 수 있는 인프라를 제공하고 있습니다.
업계 영향
개발자들은 복잡한 에이전트 로직을 직접 코딩하는 대신, 표준화된 API 스키마(OpenAPI)와 실행 로직(Lambda)만 정의하면 됩니다. 이는 AI 에이전트 서비스의 개발 주기를 획기적으로 단축시키며, 기업들이 자사의 기존 레거시 API를 AI 에이전트의 '손과 발'로 즉시 활용할 수 있게 만듭니다.
한국 시장 시사점
API 기반의 비즈니스 모델을 가진 한국의 많은 SaaS 스타트업들에게 큰 기회입니다. 기존에 구축된 예약, 물류, 금융 API를 Bedrock Agent와 연결하기만 해도, 단순한 정보 제공을 넘어 사용자의 명령을 직접 수행하는 고부가가치 AI 에이전트 서비스를 빠르게 출시할 수 있습니다.
큐레이터 의견
스타트업 창업자 관점에서 이번 사례는 'AI 서비스의 진입장벽이 낮아지는 동시에, 서비스의 가치는 '데이터'와 '액션'으로 이동하고 있음'을 시사합니다. 과거에는 LLM 프롬프트 엔지니어링이 핵심이었다면, 이제는 에이전트가 호출할 수 있는 '얼마나 정교하고 유용한 API(Action Group)를 보유하고 있는가'가 서비스의 해자(Moat)가 될 것입니다.
단순히 ChatGPT API를 가져다 쓰는 'Wrapper' 서비스는 더 이상 생존하기 어렵습니다. 대신, 기업 내부의 고유한 데이터를 조회하거나 특정 워크플로우를 실행할 수 있는 독점적인 API를 구축하고, 이를 Bedrock과 같은 에이전트 프레임워크에 연결하는 전략이 필요합니다. 즉, '지능(LLM)'은 빌려 쓰되, '행동(Action)'과 '데이터(Context)'는 직접 소유하는 전략이 에이전트 시대의 핵심 승부처가 될 것입니다.
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