AWS, AI 에이전트 위한 '컨텍스트 인텔리전스' 도구 발표
- •AWS가 기업 데이터를 AI 에이전트용 지식 그래프로 변환하는 'AWS Context'를 출시했다.
- •신규 서비스는 Apache Iceberg 표준을 지원하며 권한 기반의 안전한 데이터 접근을 보장한다.
- •AWS는 데이터 검색과 명령어 추출을 단순화하는 S3 어노테이션 및 Glue Data Catalog 기능을 공개했다.
뉴욕에서 열린 AWS 서밋에서 AWS는 기업용 데이터와 AI 에이전트의 맥락 지능을 강화하기 위한 새로운 기능을 발표했다. 핵심 서비스인 'AWS Context'는 기업 데이터를 자동으로 지식 그래프로 매핑하여 AI 에이전트가 실행 시점에 검증된 비즈니스 규칙과 도메인 지식에 접근하도록 지원한다. 이 서비스는 기존의 개인화된 지식 그래프를 조직 차원의 공유 계층으로 확장하며, AWS Glue Data Catalog, Amazon SageMaker Unified Studio, AWS Lake Formation과의 연동을 제공한다.
AWS Context는 에이전트 행동을 학습하여 사용 패턴에 따라 데이터 소스와 조인 경로를 자동으로 최적화한다. 데이터 이식성을 위해 핵심 메타데이터는 Apache Iceberg 형식으로 Amazon S3에 저장되며, 사용자는 Iceberg 호환 엔진을 통해 분석 및 감사를 수행할 수 있다. 또한 모든 쿼리는 사용자의 기존 IAM 및 Lake Formation 권한을 계승하여 보안 규정을 준수하도록 설계됐다.
아울러 AWS는 AWS Glue Data Catalog의 비즈니스 컨텍스트 및 의미론적 검색 기능을 프리뷰로 공개했다. 사용자는 데이터 자산에 용어와 정의를 추가할 수 있으며, 가이드라인을 지칭하는 '스킬 에셋(Skill Assets)'을 통해 에이전트의 추론 정확도를 높일 수 있다. 이 정보는 Model Context Protocol과 호환되는 프레임워크를 통해 접근이 가능하다.
마지막으로 AWS는 Amazon S3 어노테이션을 정식 출시했다. 개발자는 S3 객체에 최대 1GB의 비즈니스 컨텍스트를 직접 첨부할 수 있으며, 이 데이터는 관리형 Iceberg 테이블에 저장되어 Amazon Athena나 Amazon Redshift로 쿼리할 수 있다. 어노테이션은 객체 자체에 귀속되므로 복제 시에도 지속성이 유지되어 별도의 메타데이터베이스 구축이 불필요하다.