16. 학습의 단계_AWS Bedrock_ 두번째 강의 -11일차 -
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 (Agent creation 및 setting)
4일차(5/6): How do Agents work? ~ Use Case 1 - Hotel Booking Agent
[Use Case 1 - Single Agent]
5일차(5/7): Use Case 1 - Hotel Booking Agent ~ Agent Creation
6일차(5/14): Agent Integration with Knowledge Bases for Room Information ~ Hotel Room Availability
7일차(5/19): Hotel Room Booking - DynamoDB ~ Hotel Room Booking - Agent & Lambda & Action Group Integration
8일차(5/20): Hotel Room Booking - Agent & Lambda & Action Group Integration ~ Final Demo
8일차(5/20): Hotel Room Booking - Agent & Lambda & Action Group Integration ~ Final Demo
9일차(5/22): Frontend Deployment to EC2 Server ~ Adding application load balancer to EC2
[Use Case 2 - Multi-Agent]
10일차(6/2): Business Use Case 2 (Multi Agent Orchestration)
11일차(6/3): Business Use Case 2 (Multi Agent Orchestration) - 마무리 -
Multi Agent에 필요한 두 개의 Collaborator인 (1) HR Agent와 (2) Hotel Booking Agent 를 모두 생성했다. 이제 두 개의 하위 Agent를 활용할 Supervisor Agent를 생성하고, 이미 생성된 두 개의 Agent와 각각 소통할 수 있도록 세팅해야한다.
Supervisor Agent를 생성할 때는, 기존 Agent를 생성할 때와는 달리 'Enable multi-agent collaboration' 항목에 체크해야한다.
- 방식1. Supervisor: Supervisor Agent가 더 독립적으로 판단하여 하위 agent에게 사용자 요청을 전달하고, 각 Agent의 답변들을 취합하여 최종적으로 Supervisor Agent 사용자에게 답변하는 방식.
- 방식2. Supervisor with routing: 사용자의 요청을 담당할 수 있는 하위 Agent에게 사용자 인풋을 전달하고 각 Agent의 답변을 사용자에게 전달하는 router로서의 역할만 하는 방식.
Supervisor를 Routing 형태로만 사용하게 되면, 사용자는 더 빠르게 답변을 받을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 사용자 경험 관점에서는 Supervisor Agent만 fine-tuning 하면 될 세부 부분들에 대해 각 Agent들에게 공통적으로 fine-tuning하고 답변 정책 등을 통합, 최신화 해야한다는 단점이 있다.
이번에는 Supervisor 방식(1번 방식)으로 생성하였다. 생성한 후 하위의 Agent들을 Collaborator로 설정하고 각각의 하위 Agent(=Collaborator) 들과 어떻게 소통해야하는지 instruction을 작성한다.
이로써 Supervisor Agent와 하위 두 개 Collaborator들을 모두 세팅하였다. Supervisor Agent를 Test 해보면 아래 캡쳐와 같이 각각의 질문에 대해 HR Agent와 Room Booking Agent가 각각 동작하는 것을 알 수 있다.
Agent 동작을 확인한 후에, 이전 Single Agent 때와 같이 웹 페이지 형태로 Agent를 동작시킨다.
이전에 설치한 Anaconda-Navigator로 VS Code를 실행하고 이후 streamlit run app.py로 아래 화면을 띄웠다. 아래 캡쳐와 같이 Agent가 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다.
*Anaconda-Navigator에서 VS Code가 나오지 않는 이전과 동일한 문제가 있어, 예전 블로그 글을 참조한 후 문제를 해결하였다. 아나콘다는 맥에서 직접 실행하면 안되고 VS Code 내에서 CMD+SHIFT+P를 눌러 "Shell Command: Install 'code' command in PATH" 명령어를 입력한 후, VS Code 내 터미널에 들어가 anaconda-navigator 명령어를 통해 실행시켜야 한다. 그래야만 아나콘다 네비게이터에 VS Code가 나오는 것을 확인할 수 있다.
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