“사람처럼 작동해 사람 돕는 에이전트, 더 안전하고 효과적으로” [AWS 리인벤트 2025]
||2025.12.04
“인공지능(AI) 시대에는 소프트웨어 개발 방식도 크게 달라진다. 아마존도 ‘키로(KIRO)’를 개발 표준으로 삼았고, 이에 대한 투자가 개발자들의 생산성을 높이는 최고의 방법이라고 판단했다. 다만 에이전틱 도구를 제대로 활용하려면 이를 이해하는 데 시간과 이에 따른 워크플로우 변경도 필요했다.”
맷 가먼(Matt Garman) AWS 최고경영자(CEO)는 12월 1일부터 5일까지(현지시각) 미국 네바다주 라스베이거스 열린 ‘AWS 리인벤트 2025(AWS re:Invent 2025)’ 행사의 기조연설에서 소프트웨어 개발 환경을 지원하는 ‘키로 자율 에이전트’를 소개하며 이와 같이 밝혔다.
AWS는 이날 ‘키로 자율 에이전트’, ‘AWS 시큐리티 에이전트', ‘AWS 데브옵스 에이전트’ 등을 자율적으로 확장 가능하며 수 시간~수 일 동안 개입 없이 독립적으로 작동하는 새로운 유형의 ‘프런티어 에이전트(Frontier agents)’를 소개했다. 에이전트의 운영 기반인 ‘아마존 베드록’에는 정책 설정과 평가 기능을 도입해 에이전트가 자율적으로 움직이면서도 규정에서 벗어나지 않는 신뢰성을 확보했다.
에이전트 신뢰성 높이는 ‘정책’과 ‘평가’ 기능 도입
맷 가먼 AWS CEO는 에이전트에 대해 “이제 모두가 할 수 있고 역동적이며 실제 문제를 해결해 준다”고 평했다. AWS는 기업이 대규모 환경에서도 AI 에이전트를 편리하고 안전하게 구축, 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’에 두 가지 핵심 기능을 새롭게 추가했다. 에이전트의 작업 범위를 정책으로 지정할 수 있는 ‘폴리시 인 에이전트코어(Policy in AgentCore)’, 실제 환경에서 에이전트의 성과를 측정하는 ‘에이전트코어 이밸류에이션(AgentCore Evaluations)’이다.
아마존 베드록의 ‘폴리시 인 에이전트코어’ 기능은 에이전트가 수행할 수 있는 행동의 범위를 명확하게 설정하도록 지원해 에이전트에 ‘경계’를 부여한다. 맷 가먼 CEO는 “에이전트를 가장 가치있는 사용사례에 적용하기 어려운 이유 중 하나는 에이전트가 할 수 있는 것이 무엇인지 감시하기 어렵기 때문”이라며 “이 기능은 에이전트가 자율적으로 행동하면서도 규정을 벗어나지 않게 해 신뢰성을 제공한다”고 설명했다.
‘폴리시 인 에이전트코어’ 기능은 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)에 통합돼 에이전트의 행동이 정책 조건에 부합하는지 확인한다. 이를 통해 에이전트가 자율적으로 작동하면서도 기업이 설정한 범위 안에서만 행동하도록 보장한다. 정책은 API나 람다 함수, MCP서버, 세일즈포스나 슬랙 등의 타사 서비스는 물론이고 자연어로도 설정할 수 있다.
‘에이전트코어 이밸류에이션’ 기능은 정확성과 유용성·도구 선택 정확도·안전성·목표 성공률·컨텍스트 관련성 등 일반적인 품질 측면에 대해 13개의 사전 구축된 평가기를 제공한다. 이를 통해 에이전트가 의도한 대로 작동하는지 가시성과 품질을 평가한다. 맷 가먼 CEO는 “이 기능을 통해 에이전트 버전이 업그레이드되더라도 지속적인 행동 평가를 할 수 있고, 프로덕션 환경에서도 품질 문제를 신속히 발견해 품질을 유지할 수 있게 하는 데 도움이 된다”고 덧붙였다.
비즈니스 속도 높이는 현실적 ‘에이전트’ 사례 선보여
맷 가먼 CEO는 AWS가 제공하는 에이전트 역량에 대해 “차별화된 전문성과 강력한 지원 역량을 제공한다”고 제시했다. AWS의 에이전트 고객 서비스 제공 대표 사례로는 기업의 데이터와 AI, 보안을 통합해 생산성을 높이는 ‘아마존 퀵(Amazon Quick)’이나 컨택센터 솔루션 ‘아마존 커넥트(Amazon Connect)’ 등이 꼽혔다.
현재 기업들이 안고 있는 복잡한 IT 기술 구조 속 인프라의 ‘현대화’ 과제 또한 AI와 에이전트 기술이 지원할 수 있다. AWS는 기존 코드와 애플리케이션을 현대화하는 도구인 ‘AWS 트랜스폼(Transform)’에 새로운 에이전틱 AI 기능을 선보였다. 이 기능은 일반적인 패턴을 위한 사전 구축된 변환 기능과 조직별 작업을 위한 맞춤형 변환 기능을 통해 에이전트가 일관되고 반복 가능한 고품질의 변환을 실행하게 한다.
특히 ‘AWS 트랜스폼 커스텀’은 기업 자체 애플리케이션의 현대화를 지원하며, 수동 작업 대비 5배 빠른 변환을 제공한다. 변환 에이전트는 자동으로 피드백을 수집하고 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선돼, 이후 변환 적업을 더 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 소프트웨어 기업 QAD 레드존(QAD|Redzone)은 AWS 트랜스폼을 통해 2주가 걸리던 현대화 작업을 3일만에 완료하고, 생산성을 70% 수준까지 향상시키고, 연간 7500시간 이상의 개발 시간을 절약했다고 언급했다.
소프트웨어 개발 또한 ‘에이전트’가 지원하는 시대다. AWS의 AI 기반 소프트웨어 개발 환경 ‘키로(KIRO)’에도 이제 ‘에이전트’가 적용된 ‘키로 자율 에이전트’는 AI 기반 개발 환경에서 사용자가 우선순위 업무에 집중하는 동안 저장소 변경사항 조정 등 다양한 단순 반복 작업을 독립적으로 처리한다. 맷 가먼 CEO는 “아마존에서도 키로를 개발 표준으로 삼았다”며 “개발자들의 생산성 향상에 최고의 방법은 ‘키로 투자’”라고 밝혔다.
팀 단위에서 ‘키로 자율 에이전트’는 공유 리소스로 작동하며 코드나 제품, 표준에 대한 집단적 이해를 구축하고, 팀이 사용하는 저장소와 도구, 파이프라인에 연계돼 작업이 진행되는 동안 컨텍스트를 유지하고 이해도를 높여 발전하게 된다. AWS 내부 사례에서도 30명이 18개월동안 해야 할 프로젝트를 ‘키로 자율 에이전트’를 통해 6명이 76일에 달성하는 결과를 거둔 것으로 알려졌다.
하지만 ‘키로 자율 에이전트’를 통한 본격적인 생산성 향상에는 ‘적응 기간’이 필요한 것으로도 언급됐다. 맷 가먼 CEO는 적응 기간 동안의 변화에 대해 “에이전트에 개별 작업에 대해 세세하게 관리하는 것에서 목표를 지시하는 광범위한 지시로 전환했다. 에이전트들을 병렬 확장 배치했고, 독립적 작업시간이 길 수록 좋았다”고 자율성, 확장성, 사람 개입 없이 장시간 실행 등을 중요한 요소로 꼽았다.
AWS는 ‘키로 자율 에이전트’, ‘AWS 시큐리티 에이전트, ‘AWS 데브옵스 에이전트’ 등을 자율적으로 확장 가능하며 수 시간~수 일 동안 개입 없이 독립적으로 작동하는 새로운 유형의 AI 에이전트인 ‘프런티어 에이전트(Frontier agents)’로 소개했다. 이 ‘프런티어 에이전트’는 목표를 제시하면 에이전트가 스스로 달성 방법을 찾는 ‘자율성’, 여러 작업을 동시에 수행하고 여러 에이전트에 작업을 분산하는 ‘확장성’, 사람 개입 없이 수 시간에서 수 일 동안 작동할 수 있는 ‘독립성’을 갖춘 점이 특징이다.
AWS는 이 ‘프런티어 에이전트’의 가치를 크게 높이기 위한 세 가지 접근 방법을 제시했다. 먼저, 에이전트가 잘 할 수 있는 일과 그렇지 못하는 일을 이해해 세부 업무를 일일이 감독하는 것보다는 광범위하고 목표 지향적인 지시로 활용한다. 팀의 업무 속도는 에이전트가 동시에 실행할 수 있는 작업 수와 직결돼, 적당 량의 에이전트를 병렬 배치했을 때 업무 속도가 높아졌다. 이와 함께, 에이전트가 사람의 지시 없이 자율 운영되는 시간이 길수록 성과가 높아진 것으로 나타났다.
‘AWS 시큐리티 에이전트’는 AWS의 클라우드 환경 전반에 걸쳐 안전한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 개발 라이프사이클 전 과정에 심층적 보안 전문성을 내재화한다. 이 에이전트는 설계 문서에서의 요구사항이 적절한지부터 코드가 제대로 구현됐는지까지도 검토하며, 실제 침투 테스트도 온디멘드 방식의 자동화로 전환해 팀의 개발 속도를 높인다. 맷 가먼 CEO는 “AI로 개발이 빨라진 상황에서, 보안이 충분히 확인되지 않은 상태에서 코드가 나가는 상황이 가져오는 위협을 막는다”고 설명했다.
‘AWS 데브옵스 에이전트’는 오늘날의 고도로 분산된 애플리케이션 운영 환경에서 생기는 운영 복잡성을 해결하기 위한 도구다. 이 도구는 클 다양한 가시성 도구와 코드 저장소, CI/CD(지속 통합/지속 배포) 파이프라인에 이르기까지 모든 리소스와 관계를 학습해 문제의 원인을 파악하고 해결 시간을 단축하는 점이 특징이다. 과거 문제 패턴 분석을 기반으로 운영을 사후 조치에서 사전 대응으로 전환할 수 있게도 지원한다.
라스베이거스=권용만 기자
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