새로운 AI 에이전트를 구상하고 첫 번째 테스트를 진행하기까지, 개발자들은 본질적인 로직보다 인프라를 다듬는 데 더 많은 시간을 쏟곤 한다. 프레임워크를 연결하고, 데이터를 저장할 공간을 마련하며, 보안 인증을 처리하는 등 에이전트가 실제로 작동하기 위한 기반 시설을 닦는 작업이 개발의 절반 이상을 차지하기 때문이다. 이번 주 Amazon Bedrock AgentCore(AI 에이전트 개발을 돕는 AWS의 플랫폼)가 발표한 업데이트는 이러한 초기 인프라 구축의 번거로움을 덜어내는 데 초점을 맞췄다.

관리형 에이전트 하네스 도입과 API 기반 실행

Amazon Bedrock AgentCore는 이번 업데이트를 통해 관리형 에이전트 하네스(에이전트가 작동할 수 있도록 컴퓨팅, 도구, 메모리 등을 묶어주는 실행 환경) 기능을 새롭게 선보였다. 이전에는 개발자가 직접 오케스트레이션(에이전트의 모델 호출, 도구 선택, 결과 처리 과정을 조율하는 작업) 코드를 작성하고 인프라를 구성해야 했으나, 이제는 단 세 번의 API 호출만으로 에이전트를 실행할 수 있다. 사용자는 에이전트가 사용할 모델, 호출할 도구, 수행할 지침만 설정하면 된다. 모델을 교체하거나 새로운 도구를 추가할 때도 코드를 다시 작성할 필요 없이 설정값만 변경하면 즉시 반영된다. 이 기능은 현재 미국 서부(오리건), 미국 동부(버지니아 북부), 아시아 태평양(시드니), 유럽(프랑크푸르트) 리전에서 미리보기 형태로 제공된다.

로컬 개발과 프로덕션 배포의 통합

예전에는 로컬 환경에서 프로토타입을 만들던 방식과 실제 서비스를 배포하는 방식이 달라, 개발자가 배포를 위해 별도의 파이프라인을 구축해야 했다. 이제는 AgentCore CLI(명령줄 인터페이스, 터미널에서 명령어를 입력해 도구를 제어하는 도구)를 통해 로컬에서 개발한 에이전트를 별도의 도구 전환 없이 바로 프로덕션 환경으로 배포할 수 있다. 이는 IaC(Infrastructure as Code, 코드로 인프라를 관리하는 방식)를 지원하여 CDK(클라우드 인프라를 코드로 정의하는 도구)와 연동되며, 향후 Terraform(인프라를 코드로 자동화하는 도구) 지원도 추가될 예정이다. 결과적으로 개발자가 로컬에서 테스트한 환경이 그대로 운영 환경에 적용되어 일관성을 유지한다.

코딩 어시스턴트를 위한 사전 구축 스킬

개발자가 사용하는 Claude Code(AI 기반 코딩 보조 도구)나 Kiro(AI 코딩 에이전트)와 같은 도구들이 AgentCore의 모범 사례를 더 잘 이해할 수 있도록 사전 구축된 스킬이 제공된다. 일반적인 API 접근 권한을 넘어, 플랫폼의 권장 패턴과 기능 간의 결합 방식을 학습한 컨텍스트를 제공함으로써 코딩 과정에서의 시행착오를 줄여준다. 이 기능은 4월 말까지 순차적으로 도입될 예정이며, 사용자는 CLI나 하네스 기능에 대한 추가 비용 없이 실제 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 된다. 자세한 내용은 공식 문서에서 확인할 수 있다.

에이전트 개발의 핵심은 인프라의 복잡성을 제거하고 모델의 논리에 집중하는 환경을 만드는 것이다.