Amazon Bedrock AgentCore(평가판) FAQ

AgentCore를 사용하면 개발자가 실제 배포에 중요한 규모, 안정성 및 보안을 통해 AI 에이전트를 프로덕션으로 가속화할 수 있습니다. AgentCore는 에이전트를 효과적이고 유능하게 만드는 서비스 및 도구, 에이전트를 안전하게 확장하기 위해 특별히 구축된 인프라, 그리고 신뢰할 수 있는 에이전트를 운영하기 위한 제어를 제공합니다. AgentCore 서비스 및 도구는 구성 가능하고 모든 오픈 소스 프레임워크 및 모델에서 작동하므로 오픈 소스 유연성과 엔터프라이즈급 보안 및 신뢰성 중 하나를 선택할 필요가 없습니다.

AgentCore는 오픈 소스 또는 사용자 지정 에이전트 프레임워크를 사용하여 구축한 개념 증명에서 프로덕션으로 AI 에이전트를 이전하려는 조직을 위해 설계되었습니다. 런타임 시 동적 실행 경로를 지원하는 강력한 인프라, 동작 모니터링을 위한 제어, 에이전트를 향상하는 강력한 도구, 환경의 변화에 따라 적응할 수 있는 유연성을 필요로 하는 개발자와 기업에 적합합니다.

AgentCore에는 고유한 기능을 제공하는 서비스와 도구가 포함되어 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

런타임: 동적 AI 에이전트 및 도구를 배포하고 확장하기 위해 특별히 설계된 안전한 서버리스 런타임입니다.

메모리: 복잡한 메모리 인프라 관리를 없애고 AI 에이전트가 기억하는 내용을 완전히 제어할 수 있어 개발자가 컨텍스트 인식 에이전트를 쉽게 구축할 수 있습니다.

게이트웨이: 개발자가 도구를 대규모로 구축, 배포, 검색 및 연결할 수 있는 쉽고 안전한 방법을 제공합니다.

브라우저 도구: AI 에이전트가 대규모 웹 사이트와 상호 작용할 수 있도록 빠르고 안전한 클라우드 기반 브라우저 런타임을 제공합니다.

코드 인터프리터: AI 에이전트가 샌드박스 환경에서 코드를 안전하게 작성하고 실행할 수 있도록 지원하여 정확도를 높이고 복잡한 종단 간 작업을 해결하는 능력을 확장할 수 있습니다.

ID: AI 에이전트가 강력한 액세스 제어를 통해 도구 및 서비스에 안전하게 액세스하는 동시에 에이전트 개발 및 사용자 경험을 간소화할 수 있도록 합니다.

관찰성: 개발자에게 프로덕션 환경에서 AI 에이전트의 성능을 추적, 디버그 및 모니터링할 수 있는 에이전트 워크플로에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.

AgentCore는 CreWAI, LangGraph, Stands Agent, LLAmainDEX 및 사용자 지정 프레임워크와 같은 사용자 지정 프레임워크 및 인기 있는 오픈 소스 프레임워크와 함께 작동합니다.

AgentCore는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원하며 에이전트 2 에이전트 프로토콜 지원도 곧 제공될 예정입니다. MCP는 OpenAI 및 Microsoft에서 채택됨에 따라 시장에서 탄력을 받고 있으며 무상태, 상태 유지, 스트리밍 통신, 웹후크 및 출력 스키마 구조를 제공합니다. AgentCore는 사용되는 프로토콜에 관계없이 AWS를 AI 에이전트를 호스팅하는 데 선호되는 플랫폼으로 만드는 것을 목표로 합니다.

AgentCore는 모델에 구애받지 않도록 설계되어 OpenAI, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Amazon의 Nova, Meta Llama, Mistral 모델을 포함하여 Amazon Bedrock 내부 또는 외부의 모든 파운데이션 모델과 함께 작동합니다.

Strand Agents를 사용하면 개발자가 계획, 추론 및 도구 사용을 위해 최신 모델의 기능을 활용하는 동시에 간단한 SDK를 통해 AgentCore 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다. 개발자는 코드 몇 줄만으로 AgentCore Gateway에 연결하고, 메모리 저장소를 구성하고, 에이전트를 배포할 수 있습니다.

AgentCore의 평가판 모드는 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오리건), 아시아 태평양(시드니) 및 유럽(프랑크푸르트) 리전에서 사용할 수 있습니다.

AgentCore는 수개월에 걸친 차별화 없는 인프라 작업을 제거하여 개발을 가속화합니다. 평균적으로 단 몇 줄의 코드만으로 LangChain, Strands Agents 및 CrewAI를 포함한 모든 프레임워크와 통합되는 동시에 브라우저 도구, 코드 인터프리터 및 메모리를 포함한 서비스 및 도구를 제공합니다. 빠른 배포와 자동 인프라 프로비저닝을 통해 개발자는 운영보다는 혁신에 집중할 수 있습니다. AgentCore는 모든 오픈 소스 프레임워크 및 기반 모델을 지원하는 동시에 오픈 소스 프로토콜과의 호환성을 보장하여 개발 시간을 몇 개월에서 몇 시간으로 단축합니다.

현재 Amazon Bedrock Agents를 사용하고 있다면 계속 사용해도 됩니다. 하지만 AgentCore는 Strands Agents, LangChain, LangGraph, LlamaIndex 및 CrewAI를 포함한 모든 오픈 소스 프레임워크에 대한 지원을 아우르는 향상된 기능을 제공한다는 강점을 지니고 있습니다. 또한 ID, 메모리, 관찰성에 대한 세밀한 제어와 함께 원하는 모델을 선택하여 사용할 수 있는 유연성도 제공합니다.

또한 AgentCore는 ID, 사용자 지정 가능한 장기 메모리, 향상된 코드 인터프리터 도구, 내장된 브라우저 도구, 관찰성, 그리고 업계 최고의 실행 시간, 페이로드 크기 및 완전한 세션 격리를 갖춘 런타임과 수천 개의 도구에 연결하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜에 대한 기본 지원을 포함하여 에이전트를 대규모로 실행하기 위한 업그레이드된 도구 및 인프라를 제공합니다.

VPC(가상 프라이빗 클라우드) 연결을 통해 고객의 프라이빗 네트워크 환경 내에서 리소스에 안전하게 액세스할 수 있습니다. AgentCore 서비스는 VPC와 통합하여 에이전트와 내부 리소스 간의 보안 통신을 보장할 계획입니다.

AgentCore Runtime은 CreWAI, LangGraph 및 Strands Agents, 모든 프로토콜 및 모델을 포함한 모든 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 동적 AI 에이전트 및 도구를 배포하고 확장하기 위해 특별히 구축된 안전한 서버리스 런타임입니다. 개발자는 멀티모달, 실시간 또는 장기 실행 에이전트를 비롯한 모든 유형의 에이전트를 안전하고 안정적으로 실행할 수 있습니다. 런타임은 예상치 못한 중단 및 장애 발생 시 원활한 복구를 보장하는 체크포인트 및 복구 기능을 통해 매우 안정적이며, 몇 초 만에 최대 수천 개의 에이전트 세션까지 확장할 수 있으므로 개발자는 인프라 관리에 대해 걱정할 필요가 없고 실제 사용량에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 각 사용자 상호 작용에 대한 전용 실행 환경을 갖춘 완벽한 세션 격리를 통해 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다. 또한 AgentCore Runtime은 Amazon Cognito, Microsoft Entra ID, Okta와 같은 주요 자격 증명 제공업체뿐만 아니라 Google, GitHub와 같은 인기 OAuth 공급자와도 원활하게 통합됩니다. 또한 OAuth 토큰과 API 키부터 IAM 역할까지 모든 인증 방법을 지원하므로 개발자가 사용자 지정 보안 인프라를 구축할 필요가 없습니다.

1/서버리스 브라우저 인프라: 인프라를 관리할 필요 없이 선호하는 오픈 소스 프레임워크, 모델 및 도구를 사용하여 AI 에이전트 또는 도구를 배포하고 호스팅하여 배포 속도를 높이고 개발자가 혁신적인 에이전트 구축에 집중할 수 있도록 합니다.

2/실시간에서 수 시간의 에이전트 워크로드로 원활하게 확장: AgentCore Runtime은 지연 시간이 짧은 대화형 환경과 모든 방식의 페이로드와 함께 최대 8시간 동안 실행되는 복잡한 비동기 워크로드를 모두 지원합니다. AgentCore Runtime은 0개에서 수백만 개의 동시 세션으로의 확장을 자동으로 처리하므로 용량 계획 및 인프라 유지 관리가 필요 없습니다.

3/엔터프라이즈급 격리 및 ID 제어를 통한 안전한 워크로드: 각 사용자 상호 작용에 대한 전용 컴퓨팅 환경을 제공하는 완벽한 세션 격리를 통해 민감한 데이터를 보호합니다. 또한 AgentCore Runtime은 기존 자격 증명 공급자(Amazon Cognito, Okta 및 Microsoft Entra ID)와 원활하게 통합되어 에이전트에서 인증할 수 있는 사용자를 제한하고 Salesforce, Github 및 Stripe와 같은 다운스트림 서비스의 자격 증명을 관리하여 개발 오버헤드 없이 보안을 제공합니다.

AI 에이전트에는 데이터베이스 쿼리부터 메시지 전송, 문서 분석에 이르기까지 실제 작업을 수행할 수 있는 도구가 필요합니다. Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 사용하면 개발자는 코드 몇 줄만으로 API, Lambda 함수 및 기존 서비스를 MCP 호환 도구로 변환한 후 게이트웨이 엔드포인트를 통해 에이전트에 제공할 수 있습니다. Gateway는 OpenAPI, Smithy 및 AWS Lambda를 입력 유형으로 지원하며, 완전 관리형 서비스에서 포괄적인 수신 인증과 송신 인증을 모두 제공하는 유일한 솔루션입니다. 또한 게이트웨이는 Salesforce, Slack, Jira, Asana, Zendesk 등 여러 인기 있는 도구와의 원클릭 통합을 제공합니다. 게이트웨이는 몇 주에 걸친 사용자 지정 코드 개발, 인프라 프로비저닝 및 보안 구현을 없애 개발자들이 혁신적인 에이전트 애플리케이션을 구축하는 데 집중할 수 있도록 합니다.

1/도구 개발 및 통합 간소화: 단 몇 줄의 코드로 기존 엔터프라이즈 리소스를 에이전트가 바로 사용할 수 있는 도구로 변환합니다. 개발자는 사용자 지정 통합 코드를 작성하고 인프라를 관리하는 데 몇 개월을 소비하는 대신 AgentCore Gateway가 엔터프라이즈 규모의 도구 관리 및 보안에 대해 차별화 없이 어려운 작업을 처리하는 동안 차별화된 에이전트 기능을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

2/통합 액세스를 통한 에이전트 개발 가속화: 에이전트가 안전한 단일 엔드포인트를 통해 도구를 검색하고 사용할 수 있도록 합니다. API에서 Lambda 함수에 이르는 여러 도구 소스를 하나의 통합 인터페이스로 결합함으로써 개발자는 여러 도구 연결을 관리하거나 통합을 다시 구현하지 않고도 에이전트 워크플로를 더 빠르게 구축하고 확장할 수 있습니다.

3/지능형 도구 검색을 통해 확신을 가지고 확장: 도구 모음이 늘어남에 따라 에이전트가 컨텍스트 검색을 통해 올바른 도구를 찾고 사용할 수 있도록 도와줍니다. 내장된 시맨틱 검색 기능을 통해 에이전트는 작업 컨텍스트를 기반으로 사용 가능한 도구를 효과적으로 활용하여 에이전트 성능을 개선하고 대규모 개발 복잡성을 줄일 수 있습니다.

AgentCore Gateway에는 에이전트가 작업에 가장 관련성이 높은 도구를 식별하는 데 도움이 되는 내장 시맨틱 검색 기능이 포함되어 있으며 메타데이터 기반 필터링을 지원하여 위험 수준과 같은 기준에 따라 도구 액세스를 관리하여 에이전트의 효율성과 보안을 개선합니다.

AgentCore Gateway를 사용하면 개발자가 통합 인터페이스를 통해 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 여기에는 AWS 서비스(S3, DynamoDB, Aurora, Redshift, Lambda), 퍼스트 파티 도구(브라우저 도구, Code Interpreter) 및 타사 서비스가 포함됩니다. 또한 개발자는 ECR 이미지를 통해 API 사양, 함수 코드, MCP 서버, OpenAPI, Smithy, Lambda 함수 또는 컨테이너화된 솔루션을 사용하여 사용자 지정 도구를 통합할 수도 있습니다.

AgentCore Gateway는 IAM 기반, OAuth 2.1, API 키를 비롯한 여러 인증 방법을 제공합니다. 서로 다른 ID 제공업체 간의 안전한 자격 증명 교환 메커니즘을 제공합니다. AgentCore Observability와의 통합을 통해 고객은 인증 이벤트, 도구 호출 및 액세스 패턴에 대한 상세한 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 이 Gateway는 구성 가능한 웹 ACL과 함께 악의적인 요청을 필터링하는 웹 애플리케이션 방화벽 기능을 지원합니다. 자세한 내용은 AgentCore Gateway 문서 링크를 참조하십시오.

AgentCore Gateway는 안전한 도구 실행을 위해 AgentCore Runtime과 함께 작동하고, 인증 및 권한 부여를 위한 AgentCore ID, 포괄적인 지표 및 감사 로그를 위한 AgentCore Observability와 함께 작동합니다. Gateway를 사용하면 배포를 위해 AWS Marketplace와 통합할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 엔터프라이즈급 보안 및 모니터링 기능을 유지하면서 통합 인터페이스를 통해 광범위한 도구 및 서비스에 액세스할 수 있습니다.

AgentCore Memory를 사용하면 개발자가 컨텍스트 인식 에이전트를 쉽게 구축할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 여러 차례의 대화를 위한 단기 메모리와 여러 세션에 걸쳐 지속되는 장기 메모리를 모두 유지할 수 있으며, 공동 에이전트 간에 메모리 저장소를 공유할 수 있습니다. 이 서비스는 사전 정의된 메모리 관리자 레시피와 메모리 생성 사양을 통해 고유한 유연성을 제공하므로 개발자가 캡처 및 저장해야 하는 정보를 정확히 정의할 수 있습니다. AgentCore Memory는 관찰성과 같은 엔터프라이즈 기능과 함께 벡터 임베딩 및 메모리 통합을 처리하는 관리형 인프라를 통해 인프라 관리를 제거합니다.

1/인프라 관리 불필요: AgentCore Memory를 사용하면 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리할 필요가 없습니다. 개발자는 단 몇 줄의 코드로 메모리를 저장하고 검색할 수 있으며 AgentCore는 백그라운드에서 벡터 임베딩, 저장 및 메모리 통합을 자동으로 처리합니다.

2/엔터프라이즈급: AgentCore Memory는 개발자에게 메모리 작업 추적을 위한 내장된 관찰성, 정밀한 메모리 격리 및 다양한 애플리케이션 컨텍스트 간 공유를 위한 네임스페이스 구성 등 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다.

3/심층 사용자 지정: AgentCore Memory는 개발자에게 사전 정의된 정책을 사용하여 세션 전반에 걸쳐 사용자 기본 설정 및 대화 기록을 유지하거나 선호하는 LLM 모델 및 프롬프트를 사용하여 사용자 지정 추출 로직을 생성하여 사용 사례에 중요한 내용을 정확히 캡처할 수 있는 옵션을 제공합니다.

AgentCore Code Interpreter 도구를 사용하면 AI 에이전트가 샌드박스 환경에서 코드를 안전하게 작성하고 실행하여 정확도를 높이고 복잡한 종단 간 작업을 해결하는 능력을 확장할 수 있습니다. Code Interpreter에는 다국어 및 고급 기능(대용량 파일 지원 및 인터넷 액세스 포함)을 위한 사전 빌드된 런타임이 함께 제공됩니다. 개발자는 보안 요구 사항에 맞게 세션 속성을 사용자 지정할 수 있습니다. Code Interpreter는 자동화된 인프라 관리, 사전 구축된 런타임 및 통합된 보안 제어를 통해 수동 개입을 줄이는 동시에 보안이나 성능 저하 없는 정교한 AI 개발을 지원합니다.

1/안전한 코드 실행: 민감한 데이터를 노출하거나 보안을 침해하지 않으면서 내부 데이터 소스에 액세스하면서 격리된 샌드박스 환경에서 복잡한 워크플로와 데이터 분석을 수행할 수 있는 에이전트를 개발합니다.

2/대규모 데이터 처리: 대규모 데이터 세트로 작업할 때 개발자는 Amazon S3에 저장된 파일을 쉽게 참조할 수 있으므로 API 제한 없이 기가바이트 규모의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3/사용 편의성: JavaScript, TypeScript 및 Python과 같은 널리 사용되는 프로그래밍 언어를 지원하는 사전 빌드된 실행 런타임을 갖춘 완전 관리형 기본 모드를 제공하며, 공용 라이브러리가 사전 설치되어 있습니다.

AgentCore 브라우저 도구는 AI 에이전트가 대규모로 웹 사이트와 상호 작용할 수 있도록 빠르고 안전한 클라우드 기반 브라우저를 제공합니다. 여기에는 VM 수준 격리를 비롯한 엔터프라이즈급 보안 기능이 포함됩니다. 이 도구는 실시간 보기, CloudTrail 로깅 및 세션 재생을 통해 내장된 관찰성을 제공하므로 손쉽게 문제를 해결하고 품질을 유지하며 규정 준수를 지원할 수 있습니다. 자동 크기 조정을 통해 AgentCore 브라우저 도구는 엄격한 보안 및 규정 준수 표준을 유지하는 동시에 인프라 오버헤드를 제거합니다.

1/서버리스 브라우저 인프라: AI 에이전트에 인프라 오버헤드 없이 자동으로 확장되는 빠르고 완벽하게 관리되는 브라우저를 제공합니다.

2/엔터프라이즈급 보안: 브라우저 도구는 VM 수준의 격리된 샌드박스와 강력한 감사 기능을 통해 광범위한 보안을 제공하며 세션 수준 격리와 같은 고급 기능으로 보완됩니다.

3/엔터프라이즈 관찰성: 에이전트이든 사람이든 관계없이 모든 브라우저 상호 작용에 대한 실시간 가시성과 전체 기록을 통해 문제를 쉽게 해결하고 품질 관리를 유지하며 규정 준수를 보장합니다.

AgentCore Identity는 보안 인프라 구축에 일반적으로 필요한 사용자 지정 개발 노력에 대한 필요성을 줄임으로써 AI 에이전트 개발을 가속화하는 안전하고 확장 가능한 에이전트 ID 및 액세스 관리 서비스입니다. 사용자를 마이그레이션하거나 인증 흐름을 재구축할 필요 없이 Amazon Cognito, Microsoft Entra ID 또는 Okta와 같은 기존 자격 증명 공급자를 사용할 수 있습니다. AgentCore Identity에서 지원하는 충분한 액세스 권한과 안전한 권한 위임을 통해 에이전트가 AWS 리소스와 GitHub, Google, Salesforce, Slack을 비롯한 타사 도구 및 서비스에 원활하고 안전하게 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 또는 사전 승인된 사용자 동의를 얻어 스스로 AWS 리소스 또는 타사 서비스에 대한 작업을 수행하도록 허용할 수 있습니다. 또한 안전한 토큰 저장소로 동의 요구로 인한 피로를 최소화하고 간소화된 AI 에이전트 경험을 구축할 수 있습니다.

1/ AI 에이전트를 위한 안전하고 위임된 액세스
Amazon Bedrock AgentCore Identity를 사용하면 충분한 액세스 권한과 안전한 권한 위임으로 강력한 액세스 제어를 제공함으로써 AI 에이전트가 AWS 리소스와 GitHub, Google, Salesforce 및 Slack과 같은 타사 도구 및 서비스에 안전하게 액세스할 수 있습니다.

2/ AI 에이전트 개발 가속화
AgentCore Identity는 보안 인프라 구축에 일반적으로 필요한 사용자 지정 개발 노력을 줄이고 에이전트 ID 및 액세스 관리를 간소화합니다. 표준 기반 인증을 사용하면 사용자를 마이그레이션하거나 인증 흐름을 재구축하지 않고도 Amazon Cognito, Microsoft Entra ID 또는 Okta와 같은 기존 ID 시스템을 사용할 수 있으므로 개발 시간이 절약됩니다.

3/ 간소화된 AI 에이전트 경험 구축
AgentCore Identity는 에이전트별로 동의를 부여하기 위해 반복적인 권한 부여 프롬프트의 필요성을 줄이고, 사용자 토큰을 저장하고 에이전트가 안전하게 검색할 수 있도록 하는 보안 토큰 저장소를 통해 동의 요구로 인한 피로를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 인증 흐름을 간소화하고 강력한 액세스 제어를 유지하면서 모든 에이전트 기반 상호 작용에 대해 더 간단한 사용자 경험을 제공합니다.

AgentCore Identity는 사용자 토큰을 저장하고 에이전트가 안전하게 검색할 수 있도록 하는 보안 토큰 저장소를 구현합니다. OAuth 2.0 호환 도구 및 서비스의 경우, 사용자가 먼저 에이전트가 자신을 대신하여 행동하도록 동의하면 AgentCore Identity는 도구에서 발급한 사용자의 토큰을 수집하여 저장소에 저장하고 에이전트의 OAuth 클라이언트 자격 증명을 안전하게 저장합니다. 에이전트는 고유한 ID로 작업하고 사용자가 호출하면 필요에 따라 이러한 토큰에 액세스할 수 있으므로 사용자에게 동의를 자주 받아야 할 필요성이 줄어듭니다. 사용자 토큰이 만료되면 AgentCore Identity는 에이전트가 업데이트된 사용자 토큰을 받을 수 있도록 사용자에게 새로운 권한 부여 프롬프트를 트리거합니다. API 키를 사용하는 도구의 경우 AgentCore Identity는 또한 이러한 키를 안전하게 저장하고 에이전트가 필요할 때 키를 검색할 수 있는 제어된 액세스 권한을 제공합니다. 이 보안 스토리지는 강력한 액세스 제어를 유지하면서 사용자 경험을 간소화하여 에이전트가 다양한 도구 및 서비스에서 효과적으로 운영할 수 있도록 합니다.

AgentCore Observability는 개발자가 프로덕션 환경에서 에이전트 성능을 추적, 디버그 및 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 에이전트 워크플로의 각 단계를 자세히 시각화하여 개발자가 에이전트의 실행 경로를 검사하고, 중간 출력을 감사하고, 성능 병목 현상과 장애를 디버그할 수 있도록 합니다. AgentCore Observability는 Amazon CloudWatch에서 제공하는 대시보드와 세션 수, 지연 시간, 기간, 토큰 사용 및 오류율과 같은 주요 지표에 대한 원격 분석을 통해 개발자에게 에이전트 운영 성능에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 풍부한 메타데이터 태깅 및 필터링은 문제 조사와 대규모 품질 유지 관리를 간소화합니다. 표준화된 OpenTelemetry(OTEL) 호환 형식으로 원격 측정 데이터를 내보내므로 고객은 이를 기존 모니터링 및 관찰성 스택과 쉽게 통합할 수 있습니다.

1/품질 및 신뢰 유지: 자세한 추론, 입력, 출력 및 도구 사용을 확인하여 에이전트의 행동을 포괄적이고 종합적으로 파악할 수 있습니다. 에이전트 워크플로에 대한 포괄적인 가시성을 통해 디버깅 및 품질 감사를 가속화합니다.

2/출시 시간 단축: Amazon CloudWatch에서 제공하는 대시보드를 사용하면 여러 소스의 데이터를 수동으로 통합할 필요 없이 에이전트의 운영 상태를 하나의 창에서 볼 수 있으므로 개발자는 시간을 절약할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 문제를 빠르게 감지하고 성능 추세를 평가하며 시기적절하게 시정 조치를 취할 수 있습니다.

3/원하는 관찰성 도구와 통합: AgentCore는 표준화된 OpenTelemetry(OTEL) 호환 형식으로 텔레메트리 데이터를 내보냅니다. 이를 통해 고객은 로그, 지표 및 추적 항목을 CloudWatch, Datadog, Arize Phoenix, LangSmith 및 Langfuse와 같은 기존 모니터링 및 관찰성 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.

개발자는 AgentCore SDK를 사용하여 에이전트 프레임워크 또는 IDE에서 AgentCore 서비스에 액세스할 수 있습니다. AgentCore SDK는 개발자가 메모리 관리, 도구 서버 연결, 보안 구성 및 관찰성을 위한 도구를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 관리할 수 있도록 하는 개발 도구 키트로 구성됩니다. AWS 계정을 통해 액세스할 수 있으며 IAM 기반, OAuth 2.1, API 키를 비롯한 다양한 인증 방법을 지원합니다.

AgentCore는 사전 약정이나 최소 수수료 없이 유연한 사용량 기반 요금을 제공합니다. 각 서비스(런타임, 도구(브라우저, 코드 인터프리터), 게이트웨이, ID, 메모리, 관찰성)은 독립적으로 또는 함께 사용할 수 있으며 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 이 모듈식 접근 방식을 사용하면 소규모로 시작하여 AI 에이전트 애플리케이션이 성장함에 따라 확장할 수 있습니다. 2025년 9월 16일까지 무료로 AgentCore 서비스를 평가판으로 사용해 볼 수 있습니다. 청구는 이 페이지에 지정된 요금 세부 정보를 기준으로 2025년 9월 17일에 시작됩니다. 요금 세부 정보는 변경될 수 있습니다.

프리뷰 고객을 위한 AgentCore Discord를 설정했습니다. 다음에서 가입할 수 있습니다. https://discord.gg/bedrockagentcore-preview