에이전틱 AI는 단순한 채팅 인터페이스를 넘어 머신러닝 모델 학습이나 복잡한 시뮬레이션 같은 고난도의 장시간 작업을 수행하는 정교한 자율 노동자로 빠르게 진화하고 있다. 다만 기존의 에이전트-서버 통합 방식은 세션 타임아웃 문제에 취약했다. 실제로 사용자가 노트북을 닫거나 네트워크 연결이 불안정해지면 진행 중이던 작업이 실패하는 경우가 빈번했다.

이러한 한계를 극복하기 위해 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 Strands Agents를 통합한 프레임워크를 공개했다. 이 솔루션은 AI 모델이 외부 시스템과 통신하는 표준 방식인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용해 영구적인 상태 관리를 구현했다. 특히 에이전트가 장시간 맥락을 유지할 수 있도록 보장함으로써, 최초 요청 이후 오랜 시간이 지나도 작업을 지속하는 '크로스 세션' 실행이 가능해졌다.

이번 전략의 핵심은 '컨텍스트 메시징'과 '비동기 작업 관리'라는 두 가지 방식에 있다. 컨텍스트 메시징은 일종의 디지털 심박수 역할을 하며 주기적인 진행 상황을 전달해 짧은 작업 중 연결이 끊기는 것을 방지한다. 한편 수 시간이 걸리는 기업급 작업의 경우, 비동기 방식을 통해 에이전트가 고유한 작업 식별자를 생성하고 배경에서 프로세스를 독립적으로 실행한다.

이에 따라 사용자는 에이전트에 작업을 맡긴 후 완전히 접속을 종료했다가 며칠 뒤에 돌아와 결과를 확인할 수 있게 됐다. 결과적으로 AI 에이전트는 복잡한 비즈니스 환경에서 신뢰할 수 있는 '자동화 노동력'으로 탈바꿈했다. 무엇보다 이번 아키텍처의 진화는 사람의 지속적인 감시나 인프라의 취약성에 구애받지 않고 고부가가치의 장기 프로젝트를 AI에 믿고 맡길 수 있는 워크플로우로 나아가는 중요한 진전이다.

에이전틱 AI는 단순한 채팅 인터페이스를 넘어 머신러닝 모델 학습이나 복잡한 시뮬레이션 같은 고난도의 장시간 작업을 수행하는 정교한 자율 노동자로 빠르게 진화하고 있다. 다만 기존의 에이전트-서버 통합 방식은 세션 타임아웃 문제에 취약했다. 실제로 사용자가 노트북을 닫거나 네트워크 연결이 불안정해지면 진행 중이던 작업이 실패하는 경우가 빈번했다.

이러한 한계를 극복하기 위해 AWS는 Amazon Bedrock AgentCore와 Strands Agents를 통합한 프레임워크를 공개했다. 이 솔루션은 AI 모델이 외부 시스템과 통신하는 표준 방식인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용해 영구적인 상태 관리를 구현했다. 특히 에이전트가 장시간 맥락을 유지할 수 있도록 보장함으로써, 최초 요청 이후 오랜 시간이 지나도 작업을 지속하는 '크로스 세션' 실행이 가능해졌다.

이번 전략의 핵심은 '컨텍스트 메시징'과 '비동기 작업 관리'라는 두 가지 방식에 있다. 컨텍스트 메시징은 일종의 디지털 심박수 역할을 하며 주기적인 진행 상황을 전달해 짧은 작업 중 연결이 끊기는 것을 방지한다. 한편 수 시간이 걸리는 기업급 작업의 경우, 비동기 방식을 통해 에이전트가 고유한 작업 식별자를 생성하고 배경에서 프로세스를 독립적으로 실행한다.

이에 따라 사용자는 에이전트에 작업을 맡긴 후 완전히 접속을 종료했다가 며칠 뒤에 돌아와 결과를 확인할 수 있게 됐다. 결과적으로 AI 에이전트는 복잡한 비즈니스 환경에서 신뢰할 수 있는 '자동화 노동력'으로 탈바꿈했다. 무엇보다 이번 아키텍처의 진화는 사람의 지속적인 감시나 인프라의 취약성에 구애받지 않고 고부가가치의 장기 프로젝트를 AI에 믿고 맡길 수 있는 워크플로우로 나아가는 중요한 진전이다.