Amazon이 Amazon Bedrock AgentCore를 출시하며 AI 프로토타입을 실제 서비스로 전환하는 과정을 대폭 간소화했다. 이 도구 세트는 보안, 확장성, 장기 기억 기능을 갖춘 관리형 인프라를 제공함으로써 개발자들이 흔히 겪는 '데모와 배포 사이의 간극' 문제를 효과적으로 해결한다.

시스템은 서버리스 확장을 지원하는 Runtime, 보안 인증을 위한 Identity, 그리고 문맥 유지를 위한 Memory라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 작동한다. 특히 대화가 종료되면 정보를 잊어버리는 일반적인 챗봇과 달리, 이 에이전트는 장기 기억 기능을 통해 사용자의 반복적인 행동 패턴을 인식할 수 있다. 가령 컨퍼런스 기간 중 특정 참가자가 일반 강연보다 실습형 워크숍을 선호한다는 점을 기억해 맞춤형 일정을 제안하는 방식이다.

또한 정보의 정확성을 높이기 위해 Knowledge Bases와 연동되어, 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반의 시맨틱 검색을 수행한다. 이러한 개인화된 기억과 실시간 데이터의 결합은 수천 명의 동시 사용자에게 최적화된 '능동형 가이드' 경험을 선사한다. 그 결과 개발자는 복잡한 백엔드 아키텍처나 별도의 데이터베이스 관리에 얽매이지 않고 사용자 경험 혁신에만 몰두할 수 있게 되었다.

Amazon이 Amazon Bedrock AgentCore를 출시하며 AI 프로토타입을 실제 서비스로 전환하는 과정을 대폭 간소화했다. 이 도구 세트는 보안, 확장성, 장기 기억 기능을 갖춘 관리형 인프라를 제공함으로써 개발자들이 흔히 겪는 '데모와 배포 사이의 간극' 문제를 효과적으로 해결한다.

시스템은 서버리스 확장을 지원하는 Runtime, 보안 인증을 위한 Identity, 그리고 문맥 유지를 위한 Memory라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 작동한다. 특히 대화가 종료되면 정보를 잊어버리는 일반적인 챗봇과 달리, 이 에이전트는 장기 기억 기능을 통해 사용자의 반복적인 행동 패턴을 인식할 수 있다. 가령 컨퍼런스 기간 중 특정 참가자가 일반 강연보다 실습형 워크숍을 선호한다는 점을 기억해 맞춤형 일정을 제안하는 방식이다.

또한 정보의 정확성을 높이기 위해 Knowledge Bases와 연동되어, 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반의 시맨틱 검색을 수행한다. 이러한 개인화된 기억과 실시간 데이터의 결합은 수천 명의 동시 사용자에게 최적화된 '능동형 가이드' 경험을 선사한다. 그 결과 개발자는 복잡한 백엔드 아키텍처나 별도의 데이터베이스 관리에 얽매이지 않고 사용자 경험 혁신에만 몰두할 수 있게 되었다.