신뢰할 수 있는 고객 서비스 봇을 구축하는 일은 그동안 규칙 기반 시스템의 엄격한 구조와 현대 언어 모델의 예측 불가능한 유연성 사이에서 타협점을 찾는 과정이었다. AWS는 파운데이션 모델의 추론 능력과 LangGraph의 구조화된 제어력을 결합한 서버리스 아키텍처를 상세히 공개하며 이러한 기술적 간극을 메웠다. 이에 따라 개발자는 단순히 대화만 나누는 수준을 넘어, 도구를 동적으로 사용하고 기억력을 유지하며 주문 취소와 같은 복잡한 과제를 해결하는 '에이전트' 시스템을 더욱 효율적으로 구축할 수 있게 됐다.

솔루션의 핵심은 상태 관리에 있다. 일반적인 모델은 대화 도중에 주문 번호를 잊어버리는 등 문맥을 놓치기 쉽지만, 해당 아키텍처는 Amazon DynamoDB에 모든 상호작용을 저장하여 지속적인 메모리인 '상태'를 생성한다. 특히 대화의 흐름을 유향 그래프로 매핑함으로써 시스템은 사용자의 의도를 파악하는 단계부터 최종 해결책을 실행하는 단계까지 사용자를 정확하게 안내한다. 그 결과 대화의 자연스러움을 유지하면서도 기업의 비즈니스 규칙을 엄격히 준수하는 것이 가능해졌다.

AI와 실제 행동 사이의 연결을 위해 에이전트는 Function calling 기능을 적극 활용한다. 이를 통해 모델은 Amazon RDS 인스턴스와 같은 백엔드 데이터베이스와 직접 상호작용하여 고객 데이터를 검색하거나 주문 상태를 실시간으로 업데이트할 수 있다. 개발자가 모델에 구체적인 지침과 데이터 스키마를 제공함으로써 AI가 정보를 허구로 생성하는 환각 현상을 현저히 줄였으며, 모든 사용자 경험을 사실에 기반한 실시간 데이터로 뒷받침했다.

신뢰할 수 있는 고객 서비스 봇을 구축하는 일은 그동안 규칙 기반 시스템의 엄격한 구조와 현대 언어 모델의 예측 불가능한 유연성 사이에서 타협점을 찾는 과정이었다. AWS는 파운데이션 모델의 추론 능력과 LangGraph의 구조화된 제어력을 결합한 서버리스 아키텍처를 상세히 공개하며 이러한 기술적 간극을 메웠다. 이에 따라 개발자는 단순히 대화만 나누는 수준을 넘어, 도구를 동적으로 사용하고 기억력을 유지하며 주문 취소와 같은 복잡한 과제를 해결하는 '에이전트' 시스템을 더욱 효율적으로 구축할 수 있게 됐다.

솔루션의 핵심은 상태 관리에 있다. 일반적인 모델은 대화 도중에 주문 번호를 잊어버리는 등 문맥을 놓치기 쉽지만, 해당 아키텍처는 Amazon DynamoDB에 모든 상호작용을 저장하여 지속적인 메모리인 '상태'를 생성한다. 특히 대화의 흐름을 유향 그래프로 매핑함으로써 시스템은 사용자의 의도를 파악하는 단계부터 최종 해결책을 실행하는 단계까지 사용자를 정확하게 안내한다. 그 결과 대화의 자연스러움을 유지하면서도 기업의 비즈니스 규칙을 엄격히 준수하는 것이 가능해졌다.

AI와 실제 행동 사이의 연결을 위해 에이전트는 Function calling 기능을 적극 활용한다. 이를 통해 모델은 Amazon RDS 인스턴스와 같은 백엔드 데이터베이스와 직접 상호작용하여 고객 데이터를 검색하거나 주문 상태를 실시간으로 업데이트할 수 있다. 개발자가 모델에 구체적인 지침과 데이터 스키마를 제공함으로써 AI가 정보를 허구로 생성하는 환각 현상을 현저히 줄였으며, 모든 사용자 경험을 사실에 기반한 실시간 데이터로 뒷받침했다.