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AI 에이전트·툴 유즈

AWS, AgentCore Gateway로 멀티계정 AI 에이전트 구축법 공개

AWS ML Blog·2026-09-24영문 원문

요약

AWS가 여러 AWS 계정에 흩어진 데이터를 옮기지 않고도 AI 에이전트가 통합 조회할 수 있는 아키텍처를 블로그에 소개했다. 각 사업부(LOB) 계정은 자체 데이터를 MCP 서버로 노출하고, 중앙 플랫폼 계정의 Amazon Bedrock AgentCore Gateway가 이를 단일 엔드포인트로 통합해 도구 탐색과 호출을 제공한다. 인증은 AgentCore Identity와 Okta의 OAuth 2.0 M2M 자격증명으로 처리되며, Cedar 기반 Policy로 세밀한 접근 제어를 적용한다. 플랫폼 계정은 Amazon Bedrock을 통한 LLM 추론, Guardrails 적용, 비용 추적을 담당해 계정별로 모델 쿼터를 관리하는 부담을 줄인다.

큐레이터 노트

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데이터를 중앙화하지 않고 각 부서가 소유권을 유지한 채 AI 에이전트와 연결하는 기업용 패턴으로, MCP가 사내 시스템 간 표준 연동 계층으로 쓰이는 사례를 보여준다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
MCP
MCP(Model Context Protocol)는 LLM 애플리케이션이 파일, 데이터베이스, 외부 API 같은 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 만든 개방형 프로토콜을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
추적
AI 에이전트나 LLM 애플리케이션이 작업을 처리하는 동안 거치는 호출, 입출력, 지연 시간 등의 실행 경로를 단계별로 기록하고 시각화하는 것을 말한다.

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