AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration은 복잡한 작업을 수행하기 위해 기초 모델 기반의 여러 AI 에이전트를 오케스트레이션할 수 있는 관리형 서비스 기능입니다. 사용자는 에이전트 페르소나와 역할을 구성하고, 통신을 위한 메시징 스키마를 정의하며, 컨텍스트 유지를 위한 공유 메모리를 설정합니다. 실행 중에는 에이전트가 하류 소스에서 데이터를 요청하고, 하위 작업을 위임하며, 서로의 출력을 집계할 수 있습니다. 이 협력적 접근 방식은 반복적 사고 루프를 지원하고, 작업 정확성을 향상시키며, 작업 부하에 따라 동적으로 에이전트를 확장할 수 있게 합니다. AWS 콘솔, CLI, SDK와 통합되어 있으며, 서비스는 에이전트 상호작용과 성능 지표를 시각화하는 모니터링 대시보드를 제공하여 개발과 운영의 복잡성을 줄입니다.

Launchpad Stack은 개발자가 AWS로 새 Rails 서비스를 시작할 수 있도록 사용자 정의 상호 운용 가능한 코드 패키지를 몇 분 안에 생성하는 도구입니다. 인프라, 애플리케이션, CI/CD 파이프라인, 모니터링 및 보안 설정을 제공하며, 모두 안전하고 모범 관행에 따른 기본값이 설정되어 있습니다. 생성된 코드는 제한적인 라이선스 없이 완전히 귀하의 것입니다. 반복적인 지불이나 공급업체 종속성 없이 코드를 구축하고 재사용하는 비용 효과적이고 유연한 솔루션을 제공합니다.

AWS Bedrock 소매 에이전트는 생성 AI 기반 소매 채팅봇을 구현하는 엔드 투 엔드 솔루션입니다. 제품 카탈로그 데이터에 연결하고, 검색 증강 생성 기술을 활용하여 정확한 응답을 제공하며, AWS Lambda와 API Gateway와 통합하여 확장 가능한 배포를 지원합니다. 개인 맞춤 추천, 인벤토리 상태 체크, 시뮬레이션 주문 생성 등의 기능을 갖추고 있으며, 소매업체가 고객 참여를 증대하고 운영을 간소화하는 데 도움을 줍니다. TypeScript와 React로 개발되었으며, AI 기반 채팅 기능을 전자상거래 플랫폼에 삽입할 수 있도록 맞춤형 프레임워크를 제공합니다.

bedrock-agent는 AWS Bedrock의 대규모 언어 모델 세트와 통합하여 복잡하고 작업 중심의 워크플로우를 오케스트레이션하는 다용도 AI 에이전트 프레임워크입니다. 사용자 정의 도구 등록을 위한 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 영속성을 위한 메모리 모듈, 향상된 추론을 위한 사고 사슬 메커니즘을 제공합니다. 간단한 Python API와 명령줄 인터페이스를 통해 외부 서비스 호출, 문서 처리, 코드 생성 또는 채팅을 통한 사용자 상호작용이 가능한 에이전트 정의를 지원합니다. 에이전트는 사용자 프롬프트에 따라 적절한 도구를 자동으로 선택하고 세션 간 대화 상태를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 오픈 소스이며 확장 가능하고, 신속한 프로토타이핑 및 AI 지원 어시스턴트 배포에 최적화되어 있습니다.

Disco는 이벤트 기반 오케스트레이션 프레임워크를 제공하여 언어 모델의 응답을 서버리스 함수, 메시지 큐, 외부 API에 연결함으로써 AWS상에서 AI 에이전트 개발을 간소화합니다. AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS, EventBridge용 사전 제작된 커넥터를 제공하며, LLM 출력 기반의 메시지 라우팅 및 액션 트리거를 쉽게 구성할 수 있습니다. Disco의 모듈형 설계는 맞춤형 작업 정의, 재시도 로직, 오류 처리, CloudWatch를 통한 실시간 모니터링을 지원합니다. AWS IAM 역할을 활용하여 안전한 액세스를 보장하고, 내장된 로깅과 트레이싱으로 관측성을 높입니다. 챗봇, 자동화 워크플로우, 에이전트 중심의 분석 파이프라인에 적합하며 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 에이전트 솔루션을 제공합니다.

Agent-Squad는 모듈형 Python 프레임워크로, 팀이 복잡한 작업 수행을 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 실행할 수 있게 합니다. 핵심적으로, Agent-Squad는 데이터 수집기, 요약기, 코더, 검증기 등 다양한 에이전트 프로필을 설정하고, 이들이 정의된 채널을 통해 소통하며 메모리 컨텍스트를 공유할 수 있도록 합니다. 높은 목표를 하위 작업으로 분해함으로써, 프레임워크는 병렬 처리를 조율하고 LLM과 외부 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 도구와 연계합니다. 개발자는 워크플로우를 JSON 또는 코드로 정의하고, 에이전트 상호작용을 모니터링하며 내장된 로깅 및 평가 도구를 통해 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.

아마존 베드락 에이전트는 개발자가 텍스트 생성, 데이터 처리 및 작업 흐름 자동화를 위한 고급 AI 모델을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. 기존 서비스와 원활하게 통합되는 이러한 에이전트는 고객 지원, 문서 분석 및 개인화된 추천 등을 포함해 다양한 작업을 수행할 수 있어, 기업이 AI를 활용하여 운영을 개선하는 데 도움이 됩니다.

Amazon Bedrock Custom LangChain Agent는 AWS Bedrock 기반 모델과 LangChain을 결합하여 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 참조 아키텍처 및 코드 예제입니다. API, 데이터베이스, RAG 검색기와 같은 도구 세트를 정의하고, 에이전트 정책과 메모리를 구성하며, 다단계 추론 흐름을 호출합니다. 낮은 지연 시간의 사용자 경험을 위해 스트리밍 출력 지원, 모니터링을 위한 콜백 핸들러 통합, IAM 역할을 통한 보안 보장 기능도 포함되어 있습니다. 이 접근 방식을 통해 고객 지원, 데이터 분석, 워크플로 자동화용 지능형 에이전트 배포를 신속하게 할 수 있습니다.

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint는 AWS Bedrock 위에 다중 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있는 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 공유 메시지 큐를 통해 협력하는 기획자, 연구원, 실행자, 평가자를 정의하는 샘플 코드를 포함하며, 각 에이전트는 커스텀 프롬프트로 다양한 Bedrock 모델을 호출하고, 중간 출력을 다음 에이전트에 전달합니다. 내장된 CloudWatch 로깅, 에러 처리 패턴, 동기 또는 비동기 실행 지원으로 모델 선택, 배치 작업, 전체 오케스트레이션의 관리 방법을 보여줍니다. 개발자는 저장소를 클론하고, AWS IAM 역할과 Bedrock 엔드포인트를 구성하며, CloudFormation 또는 CDK로 배포합니다. 오픈 소스 설계는 역할 확장, 작업 간 에이전트 확장, S3, Lambda, Step Functions와의 통합을 권장합니다.

AWS S3 이미지 정리 에이전트는 AI를 활용하여 S3 버킷 내 이미지를 검사하고 태그를 지정하며, OpenAI의 GPT 모델을 통해 핵심 메타데이터와 콘텐츠 인사이트를 추출합니다. 자연스럽게 폴더 구조를 생성하고 풍경, 인물, 제품 또는 구성 파일에 정의된 맞춤 라벨과 같은 카테고리로 파일을 이동합니다. 개발자와 DevOps 엔지니어는 CLI 스크립트로 실행하거나 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있으며, 수천 개 객체의 배치 처리를 지원하며, 맞춤 이름 규칙과 세분화된 폴더 규칙으로 깔끔하고 탐색 가능한 이미지 저장소를 유지할 수 있습니다.

BARR의 클라우드 기반 플랫폼은 혁신적인 기술 및 클라우드 서비스 제공업체를 위해 맞춤형으로 제작된 포괄적인 사이버 보안 및 컴플라이언스 솔루션을 제공합니다. 보안 프로세스를 간소화하고 규제 준수를 보장하도록 설계된 기능으로, 조직들이 디지털 자산을 보호할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼은 AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와의 통합을 지원하여 다양한 기업의 필요에 적합합니다.