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AI 에이전트·툴 유즈

AWS, Strategy Mosaic로 에이전트용 시맨틱 레이어 구축법 공개

AWS ML Blog·2026-10-20영문 원문

요약

AWS ML Blog가 Strategy Mosaic와 Amazon Bedrock AgentCore를 이용해 에이전틱 AI용 시맨틱 레이어를 구축하는 방법을 소개했다. Amazon Redshift와 Amazon Aurora에 걸친 고객 360도(C360) 예제를 통해 두 개의 연결된 Mosaic 모델을 ETL 없이 구성했다. Mosaic는 하나의 모델 정의로 AI 에이전트용 MCP, SQL 클라이언트용 JDBC/ODBC, Power BI·Excel용 XMLA, 커스텀 앱용 REST 등 네 가지 프로토콜을 제공한다. AgentCore 런타임에서 구동되는 Strands 에이전트가 MCP 엔드포인트로 Mosaic에 접속하며, 조인·지표 정의·행과 열 단위 필터는 에이전트 프롬프트가 아닌 Mosaic 내부에 구현된다. 이번 글은 Stardog, Denodo를 다룬 앞선 두 편에 이어 같은 C360 패턴을 Strategy Mosaic로 재구성한 세 번째 편이다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

조인·지표 정의·사용자별 접근 제어를 에이전트 프롬프트가 아닌 시맨틱 레이어 안에 두는 구조로, 동일한 거버넌스 규칙을 에이전트뿐 아니라 BI 도구와 커스텀 앱에도 그대로 적용할 수 있다는 점이 핵심이다.

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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.
프롬프트
AI 모델에게 원하는 작업을 지시하기 위해 입력하는 텍스트를 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.

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