17. 학습의 단계_AWS Bedrock_ 두번째 강의 -12일차 -

  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
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 -

[CrewAI]
12일차(6/5): CrewAI

CrewAI는 AWS Bedrock과 유사한 AI Platform 중의 하나이고, LangChain/LangGraph와 같이 오픈소스다. (마소에는 AutoGen, 구글에는 Vertex AI가 있다.) 


Demo에서 가정하는 상황은, John이라는 사용자가 런던으로 휴가를 떠난다고 할 때, 런던에 관한 자료들을 검색하고 세부 정보들을 알려달라는 요청을 Agent에게 하는 상황이다.

CrewAI 기반에서 동작하는 App을 통해, 하위의 specialized agent들이 각각 인터넷 정보검색과 검색한 내용을 요약하는 방식으로 Agent 간에 상호 작용하도록 한다. '

CrewAI의 주요 컨셉은 다음과 같다.
1. Agent: Work on specialized tasks
2. Tasks: task defined to achieve the goal
3. Process: Collaboration between Agents
4. Crew organizes the overall operation to achieve final outcome.

Agent 설정 시에는 다음 세 가지 요소를 중요하게 지정해야한다.
1. Role - Agent가 수행하는 역할 정의
2. Goal - 달성해야하는 목표
3. Backstory - 에이전트의 전문성, 경험, 관점을 정의 *3번째 항목이 가장 흥미로운 대목이었다.

Crew가 가장 상위 개념이고, Crew 하위에 여러 Agent와 Task가 존재하는 개념이다.
Crew는 ChatGPT와 같이 LLM 모델을 선택할 수 있는데, 이 때 Bedrock을 사용하도록 할 수도 있다. 

다시 말해 Crew를 통해 에이전트를 구동 시킬 때, 내가 Fine Tuning 해놓은 Bedrock을 기반으로 Orchestration 할 수 있도록 하는 것이다. (이 부분은 실제로 내가 이해한 내용이 맞는지 검증이 필요해보인다. 강의 내용으로 봤을 때, Bedrock을 LLM으로 지원한다는 것은, 내가 직접 만든 Agent를 불러온다는 의미가 아니라, Bedrock에서 지원하는 Nova Pro 등의 LLM을 선택하는 것 같기도 하다.)

VS Code 에서 터미널을 열고 CrewAI를 설치한 후에, vaction_planner 라는 이름으로 프로젝트 생성

CrewAI의 컨셉에 맞춰 agents.yaml과 tasks.yaml 파일을 각각 설정하고, crew.py에서 협업 구조를 만든 다음 main.py을 통해 어떻게 프로그램이 동작하는지에 대해 설정한다.


CrewAI를 실행하게 되면 아래 화면과 같이 terminal 상에서 agent 두 개가 연속적으로 돌아가고, crew.py 상에 요구한 바와 같이 report.md 라는 리포트가 생성되는 것을 확인할 수 있다.





2. N8N
3. Claude MCP
(4. LangChain?)
(5. A2A?)


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