aws/bedrock-agentcore-starter-toolkit

해결하는 문제

Amazon Bedrock AgentCore에서 생산 환경 대응 AI 에이전트를 구축하고 배포하며 운영하는 과정을 단순화합니다. 개발자들이 기반 인프라를 직접 관리하지 않고도 안전하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 생산 환경으로 에이전트를 전환할 수 있도록 도와주는 도구 세트를 제공합니다.

작동 방식

이 툴킷은 다양한 에이전트 SDK 프레임워크(예: Strands, LangGraph, LangChain 등)와 모델 제공업체를 사용하여 프로젝트를 시작할 수 있는 기반이 됩니다. 다음과 같은 모듈식 Bedrock AgentCore 서비스와 통합됩니다:

• Runtime: 에이전트와 도구를 배포하기 위한 서버리스 환경.
• Memory: 컨텍스트 인식 대화를 위한 관리형 단기 및 장기 메모리.
• Gateway: API 및 Lambda 함수를 도구로 변환하는 관리형 Model Context Protocol (MCP) 서버.
• Code Interpreter: 코드 실행을 위한 보안 사전 환경.
• Browser: 웹사이트와 상호작용하기 위한 클라우드 기반 브라우저.
• Observability & Evaluation: 추적, 디버깅, 정확성 및 목표 달성률과 같은 에이전트 성능 메트릭을 측정하는 도구.
• Identity & Policy: Cedar 정책 언어를 사용하여 에이전트 동작에 대한 안전한 액세스 관리 및 결정론적 제어를 위한 시스템.

대상 사용자

오픈소스 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트를 개발하고 Amazon Bedrock AgentCore에 배포하고자 하는 개발자. 특히 Python 기반 워크플로우를 선호하는 개발자(단, 신규 프로젝트에는 AgentCore CLI 사용을 권장).

주요 특징

• 프레임워크 독립성: LangGraph, CrewAI, Strands와 같은 인기 프레임워크와 호환.
• 서버리스 확장성: AgentCore Runtime을 통해 인프라 및 보안을 자동 관리.
• MCP 통합: Gateway 서비스를 활용해 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 에이전트 확장 가능.
• 엔터프라이즈 보안: 내장된 아이덴티티 관리 및 보안 코드 실행 사전 환경 포함.