Amazon AI 뉴스

이 기사는 Amazon Bedrock Agent와 RAG(Retriester-Augmented Generation) 기술을 활용하여, 서버나 복잡한 ML 인프라 없이도 로컬 비즈니스(친환경 세탁소)에 최적화된 고성능 AI 챗봇을 구축하는 서버리스 아키텍처 사례를 소개합니다.

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.

AWS가 Java 개발자들이 프로덕션 수준의 AI 에이전트를 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 'Spring AI AgentCore SDK'를 정식 출시(GA)했습니다. 이 SDK는 복잡한 인프라 설정(엔드포인트, 스트리밍, 메모리 관리 등)을 단 하나의 어노테이션으로 자동화하여, Java 생태계에서의 에이전틱 AI(Agentic AI) 도입 장벽을 획기적으로 낮췄습니다.

이 글은 Amazon Bedrock, LibreChat, ClickHouse를 활용하여 구축된 대화형 시계열 예측 AI 어시스턴트 구현을 다룹니다. 사용자가 자연어로 시계열 데이터를 탐색하고 예측 매개변수를 조정할 수 있도록 하여, 기존 대시보드의 제한적인 인터페이스를 넘어섭니다. Model Context Protocol (MCP)을 통해 데이터 검색, 예측 (Chronos 모델), 시각화를 위한 세 가지 서버를 Claude Sonnet 4.6이 오케스트레이션합니다.

이 기사는 AWS Bedrock과 Python을 사용하여 30분 만에 AI 챗봇을 만드는 방법을 설명합니다. OpenAI API 키나 복잡한 설정 없이, 기존 AWS 계정만으로 Claude와 같은 강력한 모델에 접근하여 대화 기록을 기억하는 터미널 기반 챗봇을 구축하는 과정을 보여줍니다.

Amazon Bedrock의 Agents가 OpenAI 기반 다단계 AI 워크플로우를 위해 '상태 저장 런타임' 환경을 도입했습니다. 이는 에이전트가 이전 대화와 맥락을 기억하며 지속적인 오케스트레이션, 메모리 유지, 안전한 실행을 가능하게 합니다. 결과적으로 더 복잡하고 지능적인 AI 에이전트 구축을 위한 핵심 역량이 제공됩니다.