Bedrock AgentCore 기반 Prompt 최적화 루프 및 A/B 테스트 검증 체계 구축

Improving and Validating Multi-Agent Prompts with Bedrock AgentCore Optimization

yoko / Naoki Yokomachi2026년 5월 4일9분intermediate

AI 요약

Context

Multi-Agent 구조에서 각 에이전트의 System Prompt 및 Tool Description을 수동으로 반복 수정하는 운영 오버헤드 발생. 특히 하위 에이전트를 도구로 활용하는 Agents-as-Tools 패턴에서 프롬프트 미세 조정에 따른 성능 변화를 정량적으로 검증할 체계 부재.

Technical Solution

Recommendations API를 통한 실제 Trace Log 기반의 System Prompt 및 Tool Description 자동 최적화 제안
Configuration Bundle 도입으로 프롬프트를 소스 코드와 분리하여 배포 없이 런타임에 동적으로 교체하는 구조 설계
Strands Hook 메커니즘(BeforeInvocationEvent, BeforeToolCallEvent)을 활용해 런타임 시점에 외부 설정값을 주입하는 동적 바인딩 구현
AgentCore Gateway 기반의 Traffic Routing을 통해 Control군과 Treatment군 간의 실시간 A/B Test 및 Evaluator 기반 성능 평가 수행
Tool Description 경로 인식 문제 해결을 위해 JSON 구조를 Flattening하여 API 호환성 확보

실천 포인트

- 도메인 특화 문맥과 비즈니스 로직은 엔지니어가 직접 정의하고, 일반적인 프롬프트 작성 패턴(Parallel Invocation, Response Format 등)은 자동 최적화 도구에 위임 - 프롬프트를 코드에서 분리하여 Configuration Bundle로 관리함으로써 배포 주기와 프롬프트 실험 주기를 독립적으로 운영 - 자동 최적화 적용 전후의 성능 차이를 통계적으로 검증하기 위해 A/B Test 인프라 선제적 구축

태그

#Configuration Bundle #Prompt Engineering #Bedrock AgentCore #Multi-agent #A/B Testing

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