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Amazon Bedrock AgentCore로 대화형 데이터 분석 에이전트를 프로덕션 아키텍처로 전환하기: SD바이오센서 사례
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Amazon Bedrock AgentCore로 대화형 데이터 분석 에이전트를 프로덕션 아키텍처로 전환하기: SD바이오센서 사례

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2026년 10월 16일

두줄요약

대화형 데이터 분석 에이전트를 단일 에이전트와 결정론 도구 중심으로 재설계했습니다. 실행 레인 분리, 이벤트 알림, 표준 관측성으로 프로덕션 운영성을 높였습니다.

문제 상황

  • 멀티 에이전트 컨텍스트 왕복에 따른 지연·토큰 비용 증가와 동일 질의 결과 편차
  • 장시간 분석 작업의 대화형 응답 지연 및 실행 경로 추적이 어려운 관측성 부족

구조와 흐름

  • AgentCore Runtime의 단일 에이전트가 버전 고정 도구 카탈로그를 호출하고, LLM은 도구 선택·결과 설명 담당
  • 검증용 결정론 도구, 경량 Code Interpreter, 장시간 SageMaker Processing으로 코드 실행 레인 분리
  • EventBridge·Lambda·DynamoDB 인박스를 통한 비동기 작업 완료 알림과 EventBridge Scheduler 기반 반복 작업

선택 이유

  • 날짜·계정·통계 계산을 정규화 입력 기반 순수 함수로 이전해 재현성 확보
  • 도구 로그와 응답 수치를 대조하는 후처리 검증 게이트로 근거 없는 수치 차단
  • VPC 프라이빗 경로, 파일 바이트 기반 형식 판별, 세션 격리로 데이터 접근과 멀티모달 입력 경로 통제

성능/운영 포인트

  • 불필요한 에이전트 호출 제거와 실행 레인 분리로 응답 지연·비용 완화
  • OpenTelemetry 기반 도구 호출·토큰·비용·세션 계측 및 턴 종료 시 트레이스 강제 전송
  • AgentCore Observability와 Langfuse 동시 연동을 통한 실행 추적·비교 분석

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