Amazon이 Amazon Quick과 NVIDIA NeMo Agent Toolkit을 활용해 기업 공급망 관리에 특화된 에이전트 워크플로우를 구축하는 기술 가이드를 공개했다. 이 아키텍처는 Amazon Quick의 비즈니스 대시보드와 공급망 중단을 분석하고 대응 계획을 제안하는 백엔드 에이전트를 연결한다. 또한, Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 사용자 채팅 인터페이스와 백엔드 로직을 매개하며, 분석가는 이를 통해 Amazon S3나 SharePoint 같은 외부 데이터 소스의 구조화된 정보 및 비정형 데이터를 조회할 수 있다.

시스템 아키텍처는 Amazon Bedrock AgentCore가 런타임 호스팅과 MCP 게이트웨이 관리를 수행하는 구조다. 개발자는 NeMo Agent Toolkit을 통해 에이전트의 동작을 정의하며, 도구 등록과 프로파일링 및 성능 평가를 수행한다. 워크플로우는 등록된 함수, 설정 파일, 그리고 도구 실행 순서를 조정하는 오케스트레이터의 3단계 코드 계층으로 구성된다. 이를 통해 팀은 주문 상태 확인이나 재고 노출량 파악, 계약 정책 검토 등의 복잡한 조사를 수동 개입 없이 자동화할 수 있다.

배포는 AWS CloudFormation 템플릿을 통해 진행되며, 컨테이너 이미지 저장용 Amazon ECR과 AWS CodeBuild를 포함한 인프라가 제공된다. 가이드는 소스 리포지토리 복제부터 Amazon Quick Sight 대시보드 설정 및 MCP 액션 등록까지 7단계 구현 과정을 제시한다. 배포 완료 후 분석가는 통합 채팅 에이전트를 통해 위험 완화 전략과 메타데이터, 지연 시간 지표를 확인할 수 있다. 단, 데모 환경에서는 인증되지 않은 엔드포인트를 사용하므로 실제 기업 환경 도입 시에는 CUSTOM_JWT 등 보안 인증 방식의 적용이 필수적이다.

Amazon이 Amazon Quick과 NVIDIA NeMo Agent Toolkit을 활용해 기업 공급망 관리에 특화된 에이전트 워크플로우를 구축하는 기술 가이드를 공개했다. 이 아키텍처는 Amazon Quick의 비즈니스 대시보드와 공급망 중단을 분석하고 대응 계획을 제안하는 백엔드 에이전트를 연결한다. 또한, Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 사용자 채팅 인터페이스와 백엔드 로직을 매개하며, 분석가는 이를 통해 Amazon S3나 SharePoint 같은 외부 데이터 소스의 구조화된 정보 및 비정형 데이터를 조회할 수 있다.

시스템 아키텍처는 Amazon Bedrock AgentCore가 런타임 호스팅과 MCP 게이트웨이 관리를 수행하는 구조다. 개발자는 NeMo Agent Toolkit을 통해 에이전트의 동작을 정의하며, 도구 등록과 프로파일링 및 성능 평가를 수행한다. 워크플로우는 등록된 함수, 설정 파일, 그리고 도구 실행 순서를 조정하는 오케스트레이터의 3단계 코드 계층으로 구성된다. 이를 통해 팀은 주문 상태 확인이나 재고 노출량 파악, 계약 정책 검토 등의 복잡한 조사를 수동 개입 없이 자동화할 수 있다.

배포는 AWS CloudFormation 템플릿을 통해 진행되며, 컨테이너 이미지 저장용 Amazon ECR과 AWS CodeBuild를 포함한 인프라가 제공된다. 가이드는 소스 리포지토리 복제부터 Amazon Quick Sight 대시보드 설정 및 MCP 액션 등록까지 7단계 구현 과정을 제시한다. 배포 완료 후 분석가는 통합 채팅 에이전트를 통해 위험 완화 전략과 메타데이터, 지연 시간 지표를 확인할 수 있다. 단, 데모 환경에서는 인증되지 않은 엔드포인트를 사용하므로 실제 기업 환경 도입 시에는 CUSTOM_JWT 등 보안 인증 방식의 적용이 필수적이다.