Thomson Reuters, Amazon Bedrock으로 생산성 15배 높였다
- •Thomson Reuters가 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 플랫폼 엔지니어링 생산성을 15배 향상했다.
- •새로운 'Aether' 허브를 통해 데이터베이스 패칭 및 계정 프로비저닝 등 클라우드 업무의 70%를 자동화했다.
- •자체 TRACK 프레임워크를 구축해 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 보안을 준수하는 AI 에이전트를 배포한다.
Thomson Reuters가 수동 워크플로우를 넘어 Amazon Bedrock AgentCore 기반의 정교한 자율 시스템으로 운영 효율성을 재정의하고 있다. 수천 명의 엔지니어가 겪던 클라우드 인프라 관리의 번거로움을 해결하기 위해 에이전틱 플랫폼 'Aether'를 개발한 것이다. 이 허브는 중앙 두뇌 역할을 하며 데이터베이스 관리나 보안 준수 같은 까다로운 작업을 처리하는 AI 에이전트를 조율한다. 단순 반복적인 에이전틱 태스크 시퀀스를 자동화 시스템으로 전환한 결과, 초기 출시와 동시에 생산성이 15배 급증하고 업무 자동화율 70%를 달성하는 성과를 거뒀다. 아키텍처의 핵심은 대규모 언어 모델 (LLM)을 활용해 비기술 사용자의 자연어 요청을 해석하는 전용 오케스트레이터다. 사내 개발자를 위해 개발된 'TRACK' 프레임워크는 에이전트 구축과 등록 과정을 표준화한다. 이를 통해 모든 도구가 기업 보안 정책을 엄격히 준수하도록 보장하며, 인프라 장벽을 자동화로 해결해 개발자가 고부가가치 비즈니스 문제에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 보안 역시 최우선 순위다. 악의적인 사용자가 AI의 지침을 조작하려는 프롬프트 인젝션 시도를 차단하는 보호 장치가 시스템에 포함됐다. 또한 'Aether Greenlight'라는 인간 참여형 검증 서비스를 통해 운영 데이터베이스 업데이트와 같은 민감한 작업은 반드시 인간의 최종 승인을 거치도록 설계했다. 지능형 자동화와 엄격한 감독을 결합해 속도와 거버넌스의 균형을 맞춘 엔터프라이즈 AI 도입의 청사진을 제시한 셈이다.