Amazon Bedrock AgentCore 웹 검색 기능 발표: AI 에이전트가 정확한 최신 웹 지식을 활용하도록 지원

Amazon Bedrock AgentCore 기반 웹 검색 기능이 오늘 정식 출시됩니다. 이 완전관리형 도구를 사용하면 에이전트가 고객의 안전한 AWS 환경에서 데이터를 유출하지 않고도 현재 인용된 웹 지식을 바탕으로 답변을 제공할 수 있습니다.

웹 검색은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하는 Bedrock AgentCore Gateway의 내장 커넥터 대상을 사용합니다. 에이전트가 자연어 쿼리를 보내면, 웹 검색은 가장 연관성이 높은 요약 정보, 출처 URL, 문서 제목, 게시 날짜를 반환하며, 모델은 이러한 정보를 바탕으로 추론을 수행해 근거가 있는 답변을 생성할 수 있습니다.

Alexa+, Amazon Quick, Kiro에서 에이전틱 검색 경험을 발전시켜온 다년간의 경험을 바탕으로, Amazon의 검색 인프라를 기반으로 구축되었습니다. Amazon의 웹 인덱스와 정형 지식 그래프 데이터를 결합하는 다중 소스 기반 근거 확보 방식을 사용합니다. 이를 통해 에이전트는 표준 웹 결과 외에 검증된 사실이 포함된 Amazon Knowledge Graph에도 액세스할 수 있어, 기존의 웹 검색만 근거로 할 때보다 더 연관성 높고 정확한 답변을 찾을 수 있습니다.

이 기능의 출시로, Bedrock AgentCore에서 에이전트에 웹 검색을 수동으로 추가하고 인프라를 관리하는 대신 에이전트 구축에 집중할 수 있게 되었습니다. AI 에이전트는 사용자의 질문을 분석하고 최신 정보를 검색한 후, 모델의 학습 데이터 범위를 넘어서는 현재의 상황과 변화에 근거하여 필요한 조치를 수행합니다. 또한 사용자 프롬프트와 검색 쿼리를 AWS 외부의 외부 검색 API 제공업체에 전송하지 않음으로써 엔터프라이즈 거버넌스 정책을 준수할 수 있습니다.

Bedrock AgentCore의 웹 검색 기능 작동 방식
시작하려면 Bedrock AgentCore 콘솔에서 웹 검색 도구 대상을 사용하여 Bedrock AgentCore Gateway를 생성합니다. 게이트웨이 URL이 생성되면 API 호출, 명령줄 인터페이스(CLI) 또는 MCP Inspector와 상호 작용할 수 있습니다.

게이트웨이를 생성할 때 웹 검색 도구 대상을 추가하려면, 대상 프로토콜로 MCP 대상을 선택하고, 대상 유형으로 커넥터를 선택합니다. 웹 검색 도구를 사전 구성된 대상으로 선택하면, 링크, 스니펫, 메타데이터 등 가장 연관성이 높은 웹 검색 결과를 검색할 수 있습니다.

게이트웨이를 생성한 후 게이트웨이의 세부 정보 페이지에서 웹 검색 도구 대상을 확인할 수 있습니다. 기존 게이트웨이에 새 웹 검색 도구 대상을 추가할 수도 있습니다.

웹 검색 도구를 사용하려면 간접 호출 코드 보기 섹션의 샘플 호출 코드를 사용합니다. API 요청, MCP Python SDK, Strands MCP Client, MCP Inspector에서 Python 코드를 통해 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다.

예를 들어 MCP 서버를 테스트하고 디버깅하기 위한 대화형 개발자 도구인 MCP Inspector와 상호 작용할 수 있습니다. 게이트웨이 리소스 URL을 통해 MCP 서버에 연결하면 게이트웨이의 각 커넥터 대상에 대한 웹 검색 도구가 제공됩니다. 결과를 보려면 웹 검색 쿼리를 입력하고 도구 실행 선택합니다.

Bedrock AgentCore의 웹 검색 기능을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Bedrock AgentCore Gateway 설명서를 참조하세요.

고객의 목소리
몇몇 고객이 새 기능을 미리 사용해 보셨습니다. 다음은 그분들이 저희와 공유해 주신 내용입니다.

Benchling은 과학자들이 R&D를 가속화하여 과학 데이터를 쉽게 중앙 집중화하고 팀 간에 협업을 진행하고 인사이트를 얻도록 지원합니다. Benchling의 AI Agents 부문 책임자인 Nicholas Larus-Stone은 “이제 Benchling AI를 사용하는 과학자들은 현재 활발히 연구 중인 대상에 대해 질문하고 Benchling에 있는 기관 데이터와 출판된 문헌 모두에 기반한 답변을 얻을 수 있습니다. 그 결과, 보다 완전한 과학적 탐구가 가능해지고 가설 생성을 효과적으로 수행할 수 있게 되었습니다. Amazon Bedrock AgentCore에서 웹 검색 도구를 사용하는 덕분에 고객은 데이터 관리 방식을 그대로 유지하면서 게시된 고품질 데이터를 워크플로에 가져올 수 있는 안전하고 통제된 환경을 갖게 됩니다”라고 말합니다.

Gen Digital은 안티바이러스, 멀웨어 방지, ID 및 개인 정보 보호, 가상 사설망, 클라우드 백업 기능을 제공하여 소비자와 중소기업의 사이버 안전을 선도합니다. Gen Digital의 AI & Innovation 부문 Senior Director인 Iskander Sanchez-Rola는 “Norton Revamp는 Amazon Bedrock AgentCore의 웹 검색 도구를 통해, 전문가들이 오늘날 실제 세상에서 일어나고 있는 일들을 반영한 근거 있는 최신 콘텐츠 아이디어를 바탕으로 자신의 온라인 평판을 구축할 수 있도록 지원합니다. 저희에게는 AWS가 자체 검색 인덱스를 사용하고 신뢰할 수 있는 AWS 환경에 쿼리를 보관한다는 사실이 무엇보다 중요합니다”라고 말합니다.

더 많은 고객 사례는 Amazon Bedrock 고객을 참조하세요.

정식 출시
Amazon Bedrock AgentCore의 웹 검색 기능은 현재 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 정식 버전으로 제공됩니다. 리전별 가용 여부와 향후 로드맵은 리전별 AWS 기능을 참조하세요.

Bedrock AgentCore에서 웹 검색을 시작하는 데 초기 약정은 필요하지 않습니다. 요금은 사용량 기반으로 간단하게 계산됩니다. 에이전트가 웹 검색에 제출하는 검색 쿼리 수에 따라 요금이 부과됩니다. 웹 검색 요금은 쿼리 1,000건당 7달러입니다. 신규 AWS 고객에게는 최대 200달러의 무료 티어 크레딧이 제공됩니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock AgentCore 요금 페이지를 참조하세요.

지금 바로 Amazon Bedrock AgentCore 콘솔에서 Bedrock AgentCore를 사용해 보고, AWS re:Post for Amazon Bedrock AgentCore으로 피드백을 보내거나 일반적인 AWS Support 문의를 통해 피드백을 보내주세요.

— Channy