AWS가 Amazon Bedrock에 '구조화된 출력(Structured Outputs)' 기능을 공식 출시했다. 이는 AI 통합의 단계를 확률적인 추측에서 결정론적인 신뢰의 영역으로 격상시키는 중요한 업데이트다. 그동안 개발자들은 모델이 데이터 형식을 임의로 생성하는 환각 현상으로 인해 많은 어려움을 겪어왔다. 실제로 AI가 정수가 필요한 곳에 문자열을 반환하거나, 하위 애플리케이션의 작동을 중단시키는 잘못된 JSON 구문을 생성하는 사례가 빈번했기 때문이다.

이번에 도입된 기능은 제약 디코딩(Constrained Decoding) 기술을 핵심으로 한다. 이는 모델이 답변을 생성하는 과정에서 특정 JSON 스키마를 만족하는 토큰들만 선택하도록 수학적으로 제한하는 방식이다. 추론 수준에서 이러한 구조적 규칙을 강제함으로써, Bedrock은 결과물이 항상 유효하고 타입 안전성을 갖추도록 보장한다. 그 결과 복잡한 검증 로직이나 비용이 많이 드는 재시도 루프가 불필요해졌으며, 개발자는 모델의 출력을 온전히 신뢰하여 실제 서비스 환경에서 효율적인 데이터 파이프라인을 구축할 수 있게 됐다.

단순한 데이터 추출을 넘어, 이번 업데이트는 에이전틱 AI 워크플로우를 위한 '엄격한 도구 사용' 기능도 포함하고 있다. AI 에이전트가 데이터베이스를 조회하거나 항공권을 예약하는 등의 외부 함수를 호출할 때, Bedrock은 이제 파라미터가 요구된 함수 시그니처와 정확히 일치함을 보장한다. 특히 앤트로픽(Anthropic)과 Qwen을 비롯한 주요 파운데이션 모델 제공업체 전반에서 이 기능이 지원된다는 점이 고무적이다. 이러한 변화는 AI 프로토타입을 기업 규모의 견고한 자동화 시스템으로 전환하는 데 필요한 강력한 기술적 기반을 제공할 것으로 기대된다.

AWS가 Amazon Bedrock에 '구조화된 출력(Structured Outputs)' 기능을 공식 출시했다. 이는 AI 통합의 단계를 확률적인 추측에서 결정론적인 신뢰의 영역으로 격상시키는 중요한 업데이트다. 그동안 개발자들은 모델이 데이터 형식을 임의로 생성하는 환각 현상으로 인해 많은 어려움을 겪어왔다. 실제로 AI가 정수가 필요한 곳에 문자열을 반환하거나, 하위 애플리케이션의 작동을 중단시키는 잘못된 JSON 구문을 생성하는 사례가 빈번했기 때문이다.

이번에 도입된 기능은 제약 디코딩(Constrained Decoding) 기술을 핵심으로 한다. 이는 모델이 답변을 생성하는 과정에서 특정 JSON 스키마를 만족하는 토큰들만 선택하도록 수학적으로 제한하는 방식이다. 추론 수준에서 이러한 구조적 규칙을 강제함으로써, Bedrock은 결과물이 항상 유효하고 타입 안전성을 갖추도록 보장한다. 그 결과 복잡한 검증 로직이나 비용이 많이 드는 재시도 루프가 불필요해졌으며, 개발자는 모델의 출력을 온전히 신뢰하여 실제 서비스 환경에서 효율적인 데이터 파이프라인을 구축할 수 있게 됐다.

단순한 데이터 추출을 넘어, 이번 업데이트는 에이전틱 AI 워크플로우를 위한 '엄격한 도구 사용' 기능도 포함하고 있다. AI 에이전트가 데이터베이스를 조회하거나 항공권을 예약하는 등의 외부 함수를 호출할 때, Bedrock은 이제 파라미터가 요구된 함수 시그니처와 정확히 일치함을 보장한다. 특히 앤트로픽(Anthropic)과 Qwen을 비롯한 주요 파운데이션 모델 제공업체 전반에서 이 기능이 지원된다는 점이 고무적이다. 이러한 변화는 AI 프로토타입을 기업 규모의 견고한 자동화 시스템으로 전환하는 데 필요한 강력한 기술적 기반을 제공할 것으로 기대된다.