07. 학습의 단계_AWS Bedrock_ 두번째 강의 -3일차 -

 



 


 2025년 4월 29일

- Bedrock 두번째 강의 수강 시작.


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1단계. 학습의 단계

1. AWS Bedrock


첫번째 강의) Building Multi-Agentic AI Workflows on AWS Bedrock: 수강완료 (2025/4/13~04/16)
두번째 강의) Learn Agentic AI Basics, Amazon Bedrock Multi-Agent Framework, Build 2 Use Cases- Hotel Booking & Multi-Agent Travel App: 수강시작 (2025/4/29~)

I. 수강 전 기대
첫번째 강의에서 아쉬웠던 Hands-on을 조금 더 해볼 수 있을 것으로 기대함. 커리큘럼을 보니 간단하지만 Bedrock에서 만든 multi agent를 프론트로 배포하는 것도 배울 수 있는 것으로 보임.

II. 수업내용

1일차(4/29): 앞으로 배울 내용 개괄 + AI Agent 5가지 요소 (Planning, Tools & Actions, Memory, Guardrails, Agent Communication)
2일차(4/30). 어제 배운 AI Agent의 기능 중 첫번째 Planning에 관한 Demo ~ Agent Communication
3일차(5/1). Deep dive - Amazon Bedrock Agents.

Amazon Bedrock Agent는 무엇인가?

생성형 AI가 복합적인 작업들(multistep tasks)을 자동화할 수 있도록 하는 fully managed service이며 회사 내 시스템(company systems)이나, API, 그 외 외부/내부 데이터들과 연결하도록 하는 서비스다.


1) 첫번째 요소인 Planning 의 관점에서 Bedrock을 보자.

ReAct Orchestration Style

 - 기본적으로 Bedrock은 ReAct (reason+act)로 사용자의 요청을 처리한다. (ReAct는 planning with feedback 방식으로서 LLM으로부터 받은 답변(observation)을 기반으로 다음 reasoning을 다시 진행하도록 하는 방식을 의미한다.)



- 그러나 ReAct 방식이 아닌 ReWOO(Reasoning without observation) 방식도 커스텀으로 구성할 수 있다.

2) 두번째 요소인 Tools & Action 관점에서 Bedrock을 보자.
- RAG - knowledge Bases
- Action Groups - AWS Lambda + OpenAPI Schema
- Code interpreter
 
(이 외에도 Memory, Agent Communication, Guardrails 내용도 다루었으나 일반적인 내용이어서 생략.)

이제 드디어 Bedrock에서 Agent를 생성한다!

큰 틀에서 첫번째 강의와 유사한 단계이나, 두번째 강의에서 좀 더 자세히 세부 세팅 등에 대해 설명해주어 좋았다.


Bedrock Agent 세팅의 각 구성을 확인해보면,
- Agent details: 먼저 Agent의 기본적인 세팅을 하는 곳 (에이전트 이름, 어떤 LLM을 사용할 것인지 선택, 어떤 Agent이고 무엇을 해야하는지 instruction 제공 등)
- Action group: Agent가 Tool calling or Function calling 하도록 설정하는 곳. 기본적으로는 AWS Lambda를 통해 수행하도록 하고 있으나 API schema로 수행하도록 설정 가능. (API schema로 수행하는 것은 무엇이지?)
- Memory: 이전 세션의 대화들을 참조해서 답변하도록 할 것인지 결정하는 곳. 만약 이전 대화를 참조하도록 한다면, 1일~365일 중 며칠 간의 대화를, 또 최대 몇 개의 recent session들을 참조하도록 할 것인지 설정
- Knowledge bases: Agent가, 우리가 사전에 제공한 KB를 참조하여 작업 수행 및 답변하도록 하는 것
- Guardrail details: Agent가 사용자로부터 Toxic 요청을 받지 않도록 하고, Hallucination 발생시키지 않도록 하는 것. 이를 통해 Agent의 안정성을 높일 수 있음.
- Orchestration strategy: 이 부분은 이전 강의에서 설명했던 내용이고, 디폴트로는 ReAct를 사용하도록 되어 있음.
- Multi-agent collaboration: 해당 Agent를 싱글로 사용할 것인지, 아니면 다른 Agent들과 소통하도록 할 것인지 설정하는 것. 이 옵션을 설정함으로써 Agent 동작에 있어서 무엇이 얼마나 달라지는지는 잘 모르겠음.



2. N8N
3. Claude MCP
(4. LangChain?)


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