Amazon Bedrock AgentCore와 통합

API 배포 옵션이 있는 AI 에이전트 및 도구는 AI 에이전트 개발, 배포 및 연결을 위한 Amazon Bedrock AgentCore AWS의 완전 관리형 기능과 통합할 수 있습니다. 특정 서비스 및 배포 모델에 따라 유료 에이전트를 구독하거나 다양한 AWS 인터페이스를 통해 무료 및 오픈 소스 옵션을 사용할 수 있습니다.

참고

Amazon Bedrock AgentCore 런타임 시작 환경은 현재 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 사용할 수 있습니다.

AWS 서비스와의 통합

의 AI 에이전트 및 도구는 다양한 AWS 서비스와 원활하게 작동하도록 AWS Marketplace 설계되어 기존 AI 및 기계 학습 워크플로를 개선합니다.

Amazon Bedrock 통합

AI 에이전트 및 도구를 Amazon Bedrock과 통합하여 다음과 같은 방법으로 파운데이션 모델 애플리케이션을 개선할 수 있습니다.

• 전문 지식 기반을 사용하여 Amazon Bedrock 파운데이션 모델을 보강합니다.

• 도메인별 에이전트를 Amazon Bedrock Agent 워크플로에 통합합니다.

• Amazon Bedrock 출력에 가드레일과 안전 조치를 적용합니다.

• 에이전트 기능을 통해 Amazon Bedrock을 외부 시스템에 연결합니다.

Amazon Q 통합

다음과 같은 방법으로 특수 에이전트 및 도구를 사용하여 Amazon Q 기능을 확장합니다.

• Amazon Bedrock 응답에 업계별 지식을 추가합니다.

• Amazon Bedrock이 에이전트 통합을 통해 특수 작업을 수행할 수 있습니다.

• 특수 도구를 사용하여 Amazon Bedrock 추론 기능을 개선합니다.

• 에이전트 인터페이스를 통해 Amazon Bedrock을 엔터프라이즈 시스템에 연결합니다.

서버리스 및 컨테이너 통합

다음과 같은 방법으로 AWS 컴퓨팅 서비스를 사용하여 AI 에이전트 및 도구를 배포합니다.

• 확장 가능한 배포를 위해 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 또는 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 컨테이너화된 에이전트를 실행합니다.

• 경량 에이전트를 서버리스 작업을 위한 AWS Lambda 함수로 배포합니다.

• 서버 관리 없이 관리형 컨테이너를 실행하는 AWS Fargate 데 사용합니다.

• 수요 패턴을 기반으로 Auto Scaling을 구현합니다.

MCP 통합의 이점

모델 컨텍스트 프로토콜을 지원하는 AI 에이전트 및 도구는 다음을 포함한 몇 가지 통합 이점을 제공합니다.

• 표준화된 통신 - 다양한 에이전트와 도구에서 일관된 인터페이스.

• 간소화된 검색 - MCP 호환 클라이언트에 대한 자동 기능 광고입니다.

• 통합 작업 감소 - 사용자 지정 API 통합이 필요하지 않습니다.

• 사전 구성된 기능 - 최소한의 구성으로 에이전트와 도구를 연결합니다.

• 미래 호환성 - 새로운 MCP 호환 플랫폼을 지원합니다.

AI 에이전트 및 도구를 평가할 때 MCP 호환 배지를 찾아 이러한 통합 이점을 제공하는 솔루션을 식별하세요.

보안 및 규정 준수 고려 사항

AI 에이전트 및 도구를 AWS 환경과 통합할 때 다음 보안 및 규정 준수 요소를 고려하세요.

• 데이터 처리 - 에이전트가 데이터를 처리하고 저장하는 방법을 이해합니다.

• 인증 메커니즘 - 인증 옵션 및 보안 모범 사례를 검토합니다.

• 규정 준수 인증 - 에이전트가 규제 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

• 네트워크 구성 - 적절한 VPC 설정 및 보안 그룹을 구성합니다.

• IAM 권한 - 에이전트 상호 작용에 대한 최소 권한 액세스를 설정합니다.

AWS Marketplace 는 보안 요구 사항에 따라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 각 AI 에이전트 및 도구에 대한 규정 준수 정보를 제공합니다.