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.
Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 핵심 기능
AWS Bedrock 기반 모델(Claude, Jurassic-2, Titan)과의 통합
맞춤 도구 생성 및 등록
LangChain 에이전트 오케스트레이션
메모리 및 외부 메모리 지원
스트리밍 응답 처리
로그와 모니터링을 위한 콜백 핸들러
보안 IAM 기반 액세스 제어
Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 장단점
단점
IAM 역할 및 S3 버킷 세부 정보와 같은 일부 구성 요소가 하드 코딩되어 수동 조정이 필요합니다.
AWS 생태계에 의존하여 AWS 사용자로 사용이 제한될 수 있습니다.
사용자 지정 프롬프트 및 도구 통합 생성이 복잡하여 고급 지식이 필요할 수 있습니다.
서비스 사용에 대한 직접적인 가격 정보가 제공되지 않습니다.
LangChain 및 Streamlit에 대한 의존성이 배포 옵션을 제한할 수 있습니다.
장점
AWS 서비스와 LLM을 통합하는 모듈식 에이전트 프레임워크를 제공합니다.
Amazon Titan 임베딩을 통한 고급 벡터 검색을 활용하여 문서 검색을 향상시킵니다.
프로그래밍 방식으로 제어되는 AWS SDK를 통해 Lambda 함수 배포를 자동화합니다.
Functionary는 사용자 정의 도구(API 호출, 데이터베이스 쿼리 또는 비즈니스 논리를 캡슐화하는 JavaScript 함수)를 등록하는 선언적 방법을 제공합니다. 사용자 입력을 분석하고 호출할 도구를 결정하며, 도구의 출력을 대화 응답으로 다시 파싱하는 LLM 상호작용을 래핑합니다. 프레임워크는 메모리, 오류 처리, 액션 연결을 지원하며, 사전 및 사후 처리에 대한 훅을 제공합니다. 개발자는 보일러플레이트 없이 역동적인 함수 오케스트레이션이 가능한 에이전트를 신속하게 구축하여 AI 워크플로우에 대한 제어력을 높일 수 있습니다.
LangGraph 에이전트는 그래프 구조의 메모리와 결합된 LLM을 통해 사실을 기억하고 관계를 추론하며 필요 시 외부 함수 또는 도구를 호출할 수 있는 자율형 에이전트를 구축합니다. 개발자는 메모리 스키마를 그래프 노드와 엣지로 정의하고, 맞춤형 도구 또는 API를 연결하며, 설정 가능한 플래너와 실행자를 통해 에이전트 워크플로우를 조율합니다. 이 접근법은 맥락 유지력을 높이고 지식 기반의 의사 결정을 가능하게 하며 다양한 어플리케이션에서 동적 도구 호출을 지원합니다.
기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.00