아마존웹서비스(AWS)가 기업용 인공지능(AI) 에이전트 구축 플랫폼 기능을 대폭 강화하며 에이전틱 AI 시장 공략에 나선다. 기업 내부 지식부터 웹 정보, 유료 콘텐츠까지 활용할 수 있는 다층형 지식 체계를 구축하고 운영 과정에서 에이전트 성능을 지속 개선할 수 있는 기능까지 추가해 AI 에이전트 전 생애주기를 지원하는 통합 플랫폼으로 진화한다는 전략이다.

AWS는 '아마존 베드록 에이전트코어'에 지식 확장 및 지속적 성능 개선 기능을 추가했다고 18일 밝혔다. 이번 업데이트는 에이전트의 정보 접근 범위를 확대하고 운영 과정에서 발생하는 문제를 자동 분석·개선할 수 있도록 지원하는 데 중점을 뒀다.

최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 도입에 나서고 있다. 다만 사내 데이터와 외부 정보, 유료 콘텐츠를 효과적으로 활용하지 못하거나 운영 과정에서 발생하는 오류를 지속적으로 개선하기 어려운 점이 한계로 지적돼왔다. AWS는 이를 해결하기 위해 지식 접근성과 운영 최적화 기능을 동시에 강화했다.

우선 에이전트가 활용할 수 있는 지식 범위를 사내 지식과 웹 정보, 유료 콘텐츠 등 3개 계층으로 확대했다. 새롭게 통합된 '아마존 베드록 관리형 지식 베이스'는 쉐어포인트와 구글 드라이브, 컨플루언스, 아마존 S3 등 다양한 비정형 데이터 소스를 연결해 에이전트가 기업 내부 정보를 활용할 수 있도록 지원한다. 벡터 스토어와 임베딩 모델, 확장성 관련 인프라는 AWS가 관리해 기업이 데이터 파이프라인 운영 부담 없이 AI 에이전트 구축에 집중할 수 있도록 설계했다.

웹 정보 활용 기능도 추가됐다. '웹 서치 온 에이전트코어'는 '아마존 알렉사 플러스'와 '키로' 등에 활용되는 검색 인프라를 기반으로 실시간 웹 정보와 지식 그래프를 결합해 제공한다. 공개 웹 정보뿐 아니라 구조화된 엔티티 데이터와 실시간 정보까지 활용할 수 있어 에이전트 응답 정확도를 높인다는 게 회사 측 설명이다.

유료 콘텐츠 접근을 위한 기능도 정식 제공한다. '에이전트코어 페이먼트'는 AI 에이전트가 유료 서비스와 콘텐츠를 직접 검색하고 결제해 활용할 수 있도록 지원한다. AWS WAF AI 트래픽 수익화 기능은 콘텐츠 제공자가 에이전트 접근을 제어하거나 수익화할 수 있도록 돕는다.

에이전트 성능을 지속적으로 개선하기 위한 운영 최적화 기능도 추가됐다. 프리뷰로 제공되는 '에이전트코어 인사이트'는 운영 트레이스를 분석해 반복 실패 패턴과 사용자 의도, 작업 경로를 파악하고 개선이 필요한 영역을 제시한다. 또 추천 기능과 A/B 테스트 기능으로 시스템 프롬프트와 도구 설명에 대한 구체적인 개선안을 제공하고 운영 환경에서 검증할 수 있도록 지원한다.

보안 기능도 강화했다. AWS는 '베드록 가드레일' 연동을 통해 프롬프트 인젝션 시도와 유해 콘텐츠, 민감정보 노출 여부를 게이트웨이 계층에서 점검하도록 구성했다. 에이전트가 이를 우회할 수 없도록 설계해 기업 환경에서 요구되는 보안성과 거버넌스를 확보했다.

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이와 함께 관리형 하네스 기능도 정식 출시했다. 개발자는 오케스트레이션 로직을 직접 구현하지 않고도 모델과 도구·스킬·지침 설정만으로 구성할 수 있으며 파일 시스템과 웹 브라우징, 메모리 기능 등을 기본 제공받는다. 이를 통해 AWS는 기업이 AI 에이전트를 보다 빠르게 구축·운영할 수 있을 것으로 보고 있다.

AWS 측은 "대다수 에이전트의 한계는 모델 성능이 아니라 필요한 맥락 정보와 피드백을 충분히 활용하지 못하는 데 있다"며 "이번 기능 확장을 통해 기업이 조직 내 지식과 웹 정보, 유료 콘텐츠를 활용해 더 강력한 AI 에이전트를 구축하고 운영 데이터 기반으로 지속적인 성능 개선까지 이룰 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.