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Bedrock Converse API 기반의 Serverless AI Agent 아키텍처 설계
Amazon Bedrock for Beginners From First Prompt to AI Agent (Full Tutorial)
AI 요약
Context
AI 모델 도입 시 인프라 관리 부담과 모델별 서로 다른 API 규격으로 인한 통합 비용 증가 문제 발생. 특히 기업 내부 데이터 연동 및 외부 시스템 상호작용을 위한 Orchestration 레이어 설계의 복잡성 존재.
Technical Solution
- Converse API 도입을 통한 모델 추상화 레이어 구현으로 모델 변경 시 코드 수정 최소화
- Knowledge Bases 연동을 통한 RAG 패턴 적용으로 LLM의 Hallucination 억제 및 최신 데이터 참조 구조 확보
- Tool Use(Function Calling) 메커니즘을 활용해 LLM이 외부 API를 직접 호출하는 Actionable Agent 설계
- Guardrails 설정을 통한 입력/출력 필터링 계층 구축으로 콘텐츠 안전성 및 보안 제약 사항 강제
- Strands Agents SDK를 통한 LLM-Tool-User 간의 Multi-turn 대화 상태 관리 및 루프 제어 자동화
- Prompt Caching 및 Cross-region Inference 설계를 통해 반복적 컨텍스트 처리 비용 절감 및 가용성 확장
실천 포인트
1. 모델 종속성을 제거하기 위해 표준화된 Converse API 인터페이스 우선 채택
2. 비용 최적화를 위해 고정된 시스템 프롬프트 및 도구 정의에 Prompt Caching 적용 검토
3. 단일 리전 처리량 한계 극복을 위한 Cross-region Inference 설정 여부 확인
4. CloudWatch 기반의 Token usage 및 Latency 모니터링 파이프라인 구축