AWS, Okta 연동 AI 에이전트 접근 제어 가이드 2부 공개
요약
AWS ML 블로그가 Okta Cross App Access와 Amazon Bedrock AgentCore를 이용해 AI 에이전트의 리소스 접근을 통제하는 방법을 다룬 시리즈 2부를 게재했다. 1부에서는 에이전트 하나와 MCP 서버 두 개로 구성된 소규모 구조에서 Okta가 위임 권한을 부여하고 AgentCore Identity가 이를 처리하는 방식을 다뤘다. 2부에서는 에이전트와 도구가 다수로 늘어날 때 생기는 문제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 단일 진입점으로 두고, Cedar 정책 기반의 Policy 기능으로 각 도구 호출 전에 권한을 평가하도록 구조를 바꾼다. 또한 Amazon EKS에서 실행되는 두 번째 에이전트를 추가하고, AgentCore Observability와 Amazon CloudWatch로 모든 인증 결정을 한곳에서 추적할 수 있도록 구성한다. 이 패턴은 AWS의 샘플 코드를 기반으로 하며, 실제 배포 전 보안·법무 검토가 필요한 비프로덕션용 예시로 제공된다.
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이 글에 나온 말
- 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.
- 추적
- AI 에이전트나 LLM 애플리케이션이 작업을 처리하는 동안 거치는 호출, 입출력, 지연 시간 등의 실행 경로를 단계별로 기록하고 시각화하는 것을 말한다.
- 평가
- AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.
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