AWS 기반 프로덕션 AI 에이전트를 구축한 개발자가 Lambda의 한계를 분석하고 Amazon Bedrock AgentCore를 선택한 이유를 공유한다

Context

기존 Lambda 기반 Bedrock 래퍼는 단순 질의응답에는 적합하지만 대화 상태 관리에서 한계를 보인다. 15분 실행 제한, 무상태 설계로 인한 세션 상태 외부 저장 필요, 호출 간 컨텍스트 소멸 문제가 있다.

Technical Solution

• Lambda의 무상태 아키텍처 → AgentCore의 상태 유지 컨테이너 방식 전환
• DynamoDB/ElastiCache 기반 세션 저장 → AgentCore 내장 메모리 전략(Semantic, Summary, UserPreference) 활용
• 매 호출 시 세션 로드/저장 부하 → 웜 컨테이너 재사용으로 지연 시간 감소
• API Gateway 의존 → AgentCore Runtime의 JWT 검증 및 SSE 스트리밍 내장
• 수동 CI/CD 파이프라인 → GitHub Actions OIDC + ECR + Runtime 업데이트 자동화

Impact

LLM 기반 다중 도구 체인 처리 시 기존 15분 Lambda 제한 해제, 복잡한 에이전트 루프(30~90초)에서 컨테이너 상태 유지

Key Takeaway

AI 에이전트의 진짜 난이도는 AI 자체가 아니라 인프라이며, 상태 유지와 장기 실행이 필요한 워크로드에는 전용 에이전트 런타임이 Lambda보다 적합하다