awslabs/agentcore-samples

해결하는 문제

이 리포지토리는 Amazon Bedrock AgentCore의 예제 및 튜토리얼 모음입니다. AgentCore는 프레임워크와 모델에 관계없이 AI 에이전트를 안전하고 확장 가능하게 배포하고 운영할 수 있도록 설계된 프레임워크-독립적, 모델-독립적 인프라입니다. 특화된 에이전트 인프라를 구축하는 운영 부담을 줄여주며, 개발자가 CrewAI, LangGraph, LlamaIndex와 같은 선호하는 LLM 및 에이전트 프레임워크를 사용할 수 있도록 하되, 코드를 다시 작성할 필요 없이 사용할 수 있습니다.

작동 방식

AgentCore는 보조 인프라 계층으로 작동합니다. 이 리포지토리는 AgentCore CLI를 사용하여 에이전트를 스크래핑하고, 로컬에서 개발하며, Amazon Bedrock AgentCore 런타임에 배포하는 방법을 보여줍니다. 다음의 주요 기능을 포함하는 샘플이 제공됩니다:

• 런타임: 에이전트와 도구를 배포하기 위한 서버리스 환경.
• 게이트웨이: API 및 Lambda 함수를 MCP 호환 도구로 변환하는 도구.
• 아이덴티티 및 정책: 관리되는 아이덴티티 및 접근 제어(IAM) 및 Cedar 정책을 사용한 세밀한 접근 제어.
• 메모리: 개인화된 에이전트 경험을 위한 인프라.
• 도구: 코드 인터프리터, 브라우저 도구, 웹 검색과 같은 내장 유틸리티.
• 관측성 및 평가: 온디맨드 및 온라인 평가를 위한 추적, 디버깅 및 LLM-as-a-Judge 도구.

대상 사용자

AWS에서 특정 에이전트 프레임워크나 모델에 종속되지 않고 본격적인 에이전트 기반 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 개발자 및 아키텍트.

주요 특징

• 프레임워크 독립성: Strands, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex 등과 호환.
• 모델 독립성: 어떤 대규모 언어 모델과도 호환.
• C’s CLI 기반 워크플로우: 프로젝트 생성, 핫리로드를 지원하는 로컬 개발, 단일 명령어로 배포하는 간편한 워크플로우.
• 포괄적인 샘플: 엔드투엔드 애플리케이션, 인프라 as 코드 템플릿(CDK, Terraform), Okta 및 Entra와 같은 IDP 통합 예제 포함.