AWS 주간 소식 모음: Amazon Bedrock AgentCore payments, Agent Toolkit for AWS 등

지난주 제가 가장 신났던 소식은 Amazon Bedrock AgentCore의 첫 관리형 결제 기능 미리보기가 공개된 것입니다. 이 기능을 사용하면 AI 에이전트가 API, MCP 서버, 웹 콘텐츠 및 다른 에이전트에 자율적으로 액세스해 결제를 처리할 수 있습니다. 이는 Coinbase 및 Stripe와 협력하여 구축한 기능으로, 차별성 없고 힘만 많이 드는 청구, 자격 증명 관리, 규정 준수에 적합한 사용자 지정 시스템 구축을 하지 않아도 되도록 합니다.

Coinbase CDP 지갑이나 Stripe Privy 지갑을 결제 연결로 연결하고, 세션 수준 지출 한도를 설정하고, 실행 중에 에이전트가 자율적으로 트랜잭션을 진행하도록 할 수 있습니다. 개인적으로 가장 마음에 드는 것은 AgentCore 결제로 가능한 것들입니다. 예를 들어 리서치 에이전트가 즉석에서 실시간 시장 데이터 금액을 결제할 수도 있고, 코딩 에이전트가 태스크 중간에 유료 API를 직접적으로 호출할 수도 있습니다.

자세한 내용을 알아보려면 블로그 게시물을 참조하고, 설명서를 통해 심층 탐구하고 AgentCore CLI를 시작하세요.

지난 주 출시 사항
다음은 지난주에 이목을 끌었던 몇 가지 출시 사항입니다.

• Agent Toolkit for AWS – 여러 가지 도구와 지침을 모은 프로덕션 레디 키트로, 추가 비용 없이 사용할 수 있고, AI 코딩 에이전트가 더 적은 오류, 저렴한 토큰 비용, 엔터프라이즈급 보안 제어로 AWS에서 구축하는 데 도움이 됩니다. Agent Toolkit for AWS는 AWS Labs에서 사용할 수 있는 MCP 서버, 플러그인 및 스킬의 후속 버전입니다. 시작하려면 빠른 시작 안내서를 참조하거나 GitHub에서 사용할 수 있는 스킬과 플러그인을 둘러보세요.
• AWS MCP 서버 정식 출시 – AI 에이전트와 코딩 어시스턴트에 작고 고정된 도구 세트를 통해 모든 AWS 서비스에 대한 안전하고 인증된 액세스를 제공하는 관리형 원격 Model Context Protocol(MCP) 서버를 사용할 수 있습니다. 이 서버는 Agent Toolkit for AWS에 포함됩니다. 자세한 내용은 Seb Stormacq의 블로그 게시물을 참조하세요.
• AI 에이전트용 Amazon WorkSpaces(미리 보기) – AI 에이전트를 사용해 관리형 WorkSpaces 환경을 통해 데스크톱 애플리케이션에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 조직에서 일상적인 워크플로를 대규모로 자동화하면서, 완전한 엔터프라이즈급 거버넌스 및 규정 준수를 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 Micah Walter의 블로그 게시물을 참조하세요.
• Amazon EC2 M8idn/M8idb 및 R8idn/R8idb 인스턴스 – 이러한 인스턴스는 AWS 및 최신 6세대 AWS Nitro Card에서만 제공되는 사용자 지정 6세대 Intel Xeon Scalable 프로세서 기반입니다. 이러한 인스턴스는 이전 세대 인스턴스 대비 vCPU당 컴퓨팅 성능이 최대 43% 우수합니다. M8idn/R8idn 인스턴스는 최대 600Gbps의 네트워크 대역폭을 제공하고, M8idb/R8idb 인스턴스는 최대 300Gbps의 EBS 대역폭을 제공합니다.

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추가 업데이트
다음은 여러분이 관심을 가질 만한 몇 가지 추가 소식입니다.

• Valkey 2주년 – Valkey는 개방형, 커뮤니티 주도형 기술이 단일 벤더 방식보다 더 빠른 혁신을 이루고, 더 많이 확장되며 더 큰 가치를 제공한다는 증거입니다. Valkey는 Docker 풀 1억 건을 돌파했고(연간 17배 상승), 225명 이상의 기여자를 유치해 1,500여 건의 풀 요청을 제출했으며, 이는 같은 기간 Redis의 개발 속도 대비 약 두 배입니다. 최신 Valkey 9.0도 Amazon ElastiCache에서 사용할 수도 있습니다.
• SQL로 십억 단위 규모의 벡터 쿼리 – Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 표준 SQL을 사용해 Amazon S3 Vectors를 쿼리하는 방법, 쿼리 하나로 관계 필터를 사용해 벡터 유사성 결과 여러 개를 조합하는 방법을 알아볼 수 있습니다. 예를 들어 의미상 가장 유사한 제품을 찾아서 가격, 재고 상태 또는 테넌트 기준으로 필터링하는 과정이 SQL 문 하나로 해결됩니다.
• AWS DevOps 에이전트를 사용해 종합적 에이전틱 SRE 구축 – 조사 범위를 정의하고, Amazon CloudWatch, Splunk, GitHub, Slack과 원활하게 통합되는 DevOps 에이전트 스페이스를 구성하는 방법을 알아보세요. 웹후크를 통해 자동화된 조사를 트리거하고, 완화 계획을 생성하고, 구현을 위해 Kiro와 같은 코딩 에이전트에 에이전트 레디 사양을 전달하는 방법도 확인할 수 있습니다.

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이번 주 소식은 여기까지입니다. 다음 주 월요일에 새로운 주간 요약을 확인하세요!

— Channy