AWS, 기업용 에이전트 플랫폼 청사진 공개

AWS가 여러 팀이 에이전트를 구축하고 운영하려는 조직을 위해 Amazon Bedrock과 Amazon Bedrock AgentCore 기반의 기업용 에이전트 AI 플랫폼 청사진을 공개했습니다. 참조 구현은 중앙 플랫폼 팀이 공통 관리 서비스를 제공하고, 워크스트림 팀은 각자의 에이전트와 도구, 데이터를 소유하는 연합형 운영 모델을 사용합니다. AWS는 이 청사진이 여러 계정에서 셀프서비스 배포, 보안 통제, 운영, 비용 관리와 서비스 종료를 지원하도록 설계됐다고 밝혔습니다.

청사진은 개발자 경험, 플랫폼 통제, 워크스트림 실행, 보증·운영 등 네 영역으로 플랫폼을 구성합니다. 확장 단위는 격리된 워크스트림 셀이며, 각 팀은 자체 계정 경계, 소스 저장소, 작업 파이프라인, AgentCore Runtime, 행위자 범위의 AgentCore Memory, AgentCore Gateway를 받습니다. 플랫폼 계정은 버전이 관리되는 템플릿과 인터페이스를 제공하고 모델·도구 목록을 관리하며, 공용 추론 관문 운영, 배포 검토, 운영 신호 취합을 맡습니다. Strands, LangGraph, CrewAI용 참조 템플릿이 제공되며, 팀은 같은 관문·인증·정책·평가·배포 계약을 지키는 다른 프레임워크도 사용할 수 있습니다.

모델에 접근할 때 신뢰할 수 없는 추론 요청은 모두 승인된 관문을 거쳐야 합니다. 관문은 안전장치를 적용하고, 허용 모델과 AWS 리전을 제한하며, 팀별 요청률 제한과 토큰 할당량·예산을 집행하고 비용 귀속 정보를 기록합니다. 에이전트는 최소 권한 역할과 감사 가능한 소유권을 갖춘 인증된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 관문을 통해 승인된 도구를 찾고 호출합니다. 팀은 인프라에 직접 접근하는 대신 검토된 파이프라인으로 배포하고 롤백합니다. 운영 담당자는 쓰기 권한 없이 여러 계정의 로그·지표·추적 정보·할당량을 살펴볼 수 있으며, 소유자는 에이전트 비용을 추적하고 재무팀은 AWS Cost Explorer와 비용 및 사용량 보고서를 이용해 팀이나 사업부별로 비용을 배분할 수 있습니다.

청사진은 허용되는 동작과 거부 검사를 함께 둡니다. 승인된 모델·도구 호출은 성공해야 하고, 승인되지 않은 모델·리전·도구·인증 주체는 거부돼야 합니다. 배포 증거에는 이전 런타임 버전으로 복구할 수 있다는 점이 담겨야 합니다. 서비스를 종료할 때는 런타임, 메모리, 도구 관문, 도구 권한을 의존 관계에 따른 순서로 제거하고 잔여 항목이 없는지 확인해야 합니다. AWS는 여러 팀으로 확장하기 전에 대표 셀 하나로 온보딩, 프로덕션 승격, 롤백, 중앙 관측성, 서비스 종료를 검증하라고 권고합니다.

설계는 조직의 기존 AWS 랜딩 존 안에 플랫폼을 배치하며, 관리·보안 및 로그 보관·관측성·플랫폼·워크스트림 계정 역할을 사용합니다. 서비스 제어 정책은 IAM, 관문 권한 부여, 안전장치, 리소스 정책, 네트워크 통제, 파이프라인 증거와 함께 계정 권한의 상한을 설정합니다. 모델이나 리전을 추가할 때는 서비스 제공 여부, 데이터 상주 요건, IAM, 품질, 비용, 롤백, 관측성, 거부 동작을 확인해야 합니다. 플랫폼 및 워크로드 파이프라인은 검토된 소스 리비전을 고정하고 에이전트를 빌드·검사하며 정책과 배포 템플릿을 검증합니다. 이어 특정 관문 역할에 정확한 도구 별칭 권한을 부여하고, 비프로덕션 환경에 배포한 뒤 에이전트를 평가합니다. 제공된 원문은 이 평가 관문을 설명하는 도중 끝납니다.

AWS가 여러 팀이 에이전트를 구축하고 운영하려는 조직을 위해 Amazon Bedrock과 Amazon Bedrock AgentCore 기반의 기업용 에이전트 AI 플랫폼 청사진을 공개했습니다. 참조 구현은 중앙 플랫폼 팀이 공통 관리 서비스를 제공하고, 워크스트림 팀은 각자의 에이전트와 도구, 데이터를 소유하는 연합형 운영 모델을 사용합니다. AWS는 이 청사진이 여러 계정에서 셀프서비스 배포, 보안 통제, 운영, 비용 관리와 서비스 종료를 지원하도록 설계됐다고 밝혔습니다.

청사진은 개발자 경험, 플랫폼 통제, 워크스트림 실행, 보증·운영 등 네 영역으로 플랫폼을 구성합니다. 확장 단위는 격리된 워크스트림 셀이며, 각 팀은 자체 계정 경계, 소스 저장소, 작업 파이프라인, AgentCore Runtime, 행위자 범위의 AgentCore Memory, AgentCore Gateway를 받습니다. 플랫폼 계정은 버전이 관리되는 템플릿과 인터페이스를 제공하고 모델·도구 목록을 관리하며, 공용 추론 관문 운영, 배포 검토, 운영 신호 취합을 맡습니다. Strands, LangGraph, CrewAI용 참조 템플릿이 제공되며, 팀은 같은 관문·인증·정책·평가·배포 계약을 지키는 다른 프레임워크도 사용할 수 있습니다.

모델에 접근할 때 신뢰할 수 없는 추론 요청은 모두 승인된 관문을 거쳐야 합니다. 관문은 안전장치를 적용하고, 허용 모델과 AWS 리전을 제한하며, 팀별 요청률 제한과 토큰 할당량·예산을 집행하고 비용 귀속 정보를 기록합니다. 에이전트는 최소 권한 역할과 감사 가능한 소유권을 갖춘 인증된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 관문을 통해 승인된 도구를 찾고 호출합니다. 팀은 인프라에 직접 접근하는 대신 검토된 파이프라인으로 배포하고 롤백합니다. 운영 담당자는 쓰기 권한 없이 여러 계정의 로그·지표·추적 정보·할당량을 살펴볼 수 있으며, 소유자는 에이전트 비용을 추적하고 재무팀은 AWS Cost Explorer와 비용 및 사용량 보고서를 이용해 팀이나 사업부별로 비용을 배분할 수 있습니다.

청사진은 허용되는 동작과 거부 검사를 함께 둡니다. 승인된 모델·도구 호출은 성공해야 하고, 승인되지 않은 모델·리전·도구·인증 주체는 거부돼야 합니다. 배포 증거에는 이전 런타임 버전으로 복구할 수 있다는 점이 담겨야 합니다. 서비스를 종료할 때는 런타임, 메모리, 도구 관문, 도구 권한을 의존 관계에 따른 순서로 제거하고 잔여 항목이 없는지 확인해야 합니다. AWS는 여러 팀으로 확장하기 전에 대표 셀 하나로 온보딩, 프로덕션 승격, 롤백, 중앙 관측성, 서비스 종료를 검증하라고 권고합니다.

설계는 조직의 기존 AWS 랜딩 존 안에 플랫폼을 배치하며, 관리·보안 및 로그 보관·관측성·플랫폼·워크스트림 계정 역할을 사용합니다. 서비스 제어 정책은 IAM, 관문 권한 부여, 안전장치, 리소스 정책, 네트워크 통제, 파이프라인 증거와 함께 계정 권한의 상한을 설정합니다. 모델이나 리전을 추가할 때는 서비스 제공 여부, 데이터 상주 요건, IAM, 품질, 비용, 롤백, 관측성, 거부 동작을 확인해야 합니다. 플랫폼 및 워크로드 파이프라인은 검토된 소스 리비전을 고정하고 에이전트를 빌드·검사하며 정책과 배포 템플릿을 검증합니다. 이어 특정 관문 역할에 정확한 도구 별칭 권한을 부여하고, 비프로덕션 환경에 배포한 뒤 에이전트를 평가합니다. 제공된 원문은 이 평가 관문을 설명하는 도중 끝납니다.