Amazon Bedrock 다중 에이전트 협업 기능 출시 (미리보기)

오늘은 Amazon Bedrock 다중 에이전트 협업 기능을 미리보기로 발표합니다. 다중 에이전트 협업을 사용하면 전문 기술이 필요한 복잡한 다단계 작업을 함께 수행하는 여러 AI 에이전트를 빌드, 배포 및 관리할 수 있습니다.

복잡한 작업을 처리하기 위해 에이전트가 두 개 이상 필요한 경우 추가 전문 에이전트를 생성하여 프로세스의 다양한 측면을 처리할 수 있습니다. 그러나 작업이 복잡해짐에 따라 이러한 에이전트를 관리하는 것이 기술적으로 어려워지고 있습니다. 오픈 소스 솔루션을 사용하는 개발자라면 에이전트 오케스트레이션, 세션 처리, 메모리 관리 및 수동 구현이 필요한 기타 기술적 측면의 복잡성을 헤쳐나가야 할 수도 있습니다.

Amazon Bedrock의 완전 관리형 다중 에이전트 협업 기능을 사용하면 전문 에이전트가 담당 전문 영역 내에서 수퍼바이저 에이전트의 조율을 받으면서 업무를 수행할 수 있습니다. 수퍼바이저는 요청을 분류하고, 작업을 위임하고, 출력을 최종 응답으로 통합합니다. 예를 들어 투자 자문 다중 에이전트 시스템에는 재무 데이터 분석, 조사, 예측 및 투자 추천을 전문으로 하는 에이전트가 포함될 수 있습니다. 마찬가지로 소매 운영 다중 에이전트 시스템은 수요 예측, 재고 할당, 공급망 조정 및 가격 최적화를 처리할 수 있습니다.

Amazon Bedrock Agents는 백그라운드에서 협업, 커뮤니케이션 및 작업 위임을 관리합니다. 에이전트가 협력할 수 있게 하면 작업 성공률, 정확성, 생산성을 높일 수 있습니다. 내부 벤치마크 테스트에서 다중 에이전트 협업은 복잡한 다단계 작업을 처리할 때 단일 에이전트 시스템에 비해 눈에 띄게 개선된 것으로 나타났습니다.

Amazon Bedrock에서 다중 에이전트 협업의 주요 사항
효과적인 다중 에이전트 협업 시스템을 빌드하는 데 가장 중요한 과제는 여러 전문 에이전트를 대규모로 조정하는 데 따르는 복잡성과 오버헤드를 관리하는 것입니다. Amazon Bedrock은 효과적인 다중 에이전트 협업 시스템을 빌드, 배포 및 조정하는 프로세스를 간소화하는 동시에 몇 가지 주요 기능 및 최적화를 통해 효율성 문제를 해결합니다.

• 빠른 설정 – 복잡한 코딩 작업 없이 몇 분 만에 함께 작동하는 AI 에이전트를 생성, 배포 및 관리할 수 있습니다.
• 결합성 – 기존 에이전트를 대규모 에이전트 시스템 내의 하위 에이전트로 통합하여 원활하게 함께 작동하도록 함으로써 복잡한 워크플로를 처리할 수 있습니다.
• 효율적인 에이전트 간 통신 – 수퍼바이저 에이전트는 일관된 인터페이스를 사용하여 하위 에이전트와 상호 작용함으로써 더욱 효율적인 작업 완료를 위한 병렬 통신을 지원할 수 있습니다.
• 최적화된 협업 모드 – 수퍼바이저 모드와 라우팅 모드가 포함된 수퍼바이저 모드 중에서 선택할 수 있습니다. 라우팅 모드를 통해 수퍼바이저 에이전트는 전체 오케스트레이션을 우회하여 단순 요청을 특수 하위 에이전트로 직접 라우팅합니다. 복잡한 쿼리의 경우 또는 명확한 의도가 감지되지 않는 경우 자동으로 전체 수퍼바이저 모드로 전환됩니다. 이 모드에서는 수퍼바이저 에이전트가 필요에 따라 문제를 분석하고 세분화하며 여러 하위 에이전트를 조정합니다.
• 통합 추적 및 디버그 콘솔 – 통합된 추적 및 디버그 콘솔을 사용하여 백그라운드에서 다중 에이전트 상호 작용을 시각화하고 분석할 수 있습니다.

이러한 기능은 복잡한 실제 문제를 해결하기 위해 다중 에이전트 협업 프레임워크의 조정 기능, 통신 속도 및 전반적인 효율성을 종합적으로 개선합니다.

시작하는 방법은 다음과 같습니다.

Amazon Bedrock에서 다중 에이전트 협업 사용
이 데모에서는 게시물을 작성하는 콘텐츠 전략가 에이전트와 게시물의 게시 시간과 도달 범위를 최적화하는 참여 예측 에이전트로 구성된 소셜 미디어 캠페인 매니저 에이전트를 생성합니다. 다음 그림은 제가 생성하고 있는 에이전트 팀과 이 시나리오에서 다중 에이전트 협업이 작동하는 방식을 보여줍니다.

시작하려면 Amazon Bedrock 콘솔 또는 API를 사용하여 몇 단계 만을 통해 수퍼바이저 에이전트를 생성하고 전문 하위 에이전트와 연결할 수 있습니다.

하위 에이전트 생성
먼저 기존 에이전트 빌더 워크플로를 사용하여 두 개의 하위 에이전트를 생성합니다. Amazon Bedrock 콘솔을 열고 왼쪽 탐색 패널에서 에이전트를 선택한 후 에이전트 생성을 선택합니다. 저는 콘텐츠 전략가라는 한 에이전트를 생성하겠습니다. 이 에이전트는 창의적인 소셜 미디어 콘텐츠 아이디어를 생성합니다. 다중 에이전트 협업을 위해 에이전트를 활성화하는 새로운 옵션이 있습니다. 지금은 이 옵션을 선택하지 않은 상태로 두겠습니다. 나중에 수퍼바이저 에이전트에 대해 이 옵션을 활성화해야 합니다. 그런 다음 생성을 선택합니다.

에이전트 빌더 대화 상자에서 새로운 서비스 역할을 생성하여 사용하도록 선택하고 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet v2를 모델로 선택한 후 에이전트에 대해 다음 지침을 제공합니다.

너는 비즈니스 목표를 매력적인 소셜 게시물로 전환하는 데 전문성을 갖춘 소셜 미디어 콘텐츠 전략가야. 너의 업무는 특정 캠페인 목표 및 대상 고객에 맞는 창의적인 브랜드 콘텐츠 아이디어를 생성하는 거야. 각 제안에는 주제, 콘텐츠 유형(이미지/동영상/텍스트/투표), 특정 문구 및 관련 해시태그가 포함되어야 해. 다양성과 진정성에 초점을 맞추고 각 게시물이 전략적 목적에 부합하는지 확인해 줘.

성과가 높은 게시물 템플릿이 포함된 지식 기반을 생성해서 첨부해. 다른 에이전트와 마찬가지로 작업을 수행하거나 코드 해석을 활성화하거나 가드레일을 추가하기 위한 작업 그룹 등의 추가 설정을 구성할 수도 있습니다. 다른 모든 설정은 기본값으로 둡니다.

그런 다음 저장 후 종료를 선택합니다.

위의 단계를 반복하여 참여-예측자라는 두 번째 에이전트를 생성하겠습니다. 에이전트는 소셜 미디어 게시물 성과와 최적의 게시 시간을 예측하는 에이전트입니다. 이 에이전트에는 다음 지침을 제공합니다.

너는 게시물 성과와 최적의 게시 시간을 예측하는 소셜 미디어 분석 전문가야. 각 콘텐츠 아이디어에 대해 콘텐츠 유형, 업계 벤치마크, 대상의 행동 패턴을 기반으로 잠재적 도달 범위와 참여도를 분석해 줘. 너의 업무는 도달 범위와 참여율을 추정하고 최적의 게시 시간(일/시간)을 결정하는 거야. 데이터 기반 추론과 산업별 인사이트를 통해 각 예측을 지원해 줘. 캠페인 효과를 극대화할 유용한 지표에 집중해 줘.

소셜 미디어 게시물 성과를 예측하고 최적화하도록 플랫폼별 최대 참여 시간, 업계 벤치마크 지표, 콘텐츠 성과 승수가 포함된 지식 기반을 생성해서 첨부해. 저장 후 종료를 다시 선택합니다.

이제 두 명의 전문 하위 에이전트가 생성되었습니다.

다음 단계로 넘어가기 전에 각 에이전트를 개별적으로 테스트하고, 기능이 확인된 후에는 각 에이전트의 별칭을 만들어 보세요. 이 접근 방식을 취하면 향후 수퍼바이저 에이전트 생성 프로세스가 간소화될 것입니다.

수퍼바이저 에이전트 생성 및 하위 에이전트 연결
다음으로 수퍼바이저 에이전트를 생성하겠습니다. 저는 이 에이전트를 소셜 미디어 캠페인 매니저라고 하겠습니다. 콘텐츠 전략 에이전트와 참여 예측 에이전트의 결과를 종합적인 캠페인 계획에 통합하는 에이전트입니다.

이번에는 생성을 선택하기 전에 다중 에이전트 협업 활성화를 켜겠습니다.

에이전트 빌더 대화 상자에서 다시 새 서비스 역할을 생성하여 사용하도록 선택하고 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet v2를 모델로 선택하고 에이전트에 대해 다음 지침을 제공합니다.

너는 개념부터 실행까지 소셜 미디어 캠페인을 조율하는 전략적 캠페인 매니저야.

검증된 캠페인 템플릿, 콘텐츠 혼합 비율, 플랫폼 간 게시 요구 사항이 포함된 지식 기반을 생성해서 첨부해.

그런 다음, 아래로 스크롤하여 다중 에이전트 협업으로 이동하고 편집을 선택합니다.

다중 에이전트 협업을 켜는 옵션은 에이전트를 생성하기 시작할 때 이 옵션을 활성화했기 때문에 이미 선택되어 있을 것입니다.

그런 다음 에이전트 팀 전체에서 정보를 처리하는 방법을 결정하는 두 가지 협업 구성 중 하나를 선택하여 최종 응답을 조정할 수 있습니다.

수퍼바이저 모드에서는 수퍼바이저 에이전트가 입력을 분석하여 복잡한 문제를 세분화하거나 요청을 해석합니다. 그런 다음 하위 에이전트를 순차적으로 또는 병렬로 간접 호출하고 지식 기반을 참조하거나 작업 그룹을 간접적으로 호출할 수 있습니다. 수퍼바이저 에이전트는 하위 에이전트로부터 응답을 받은 후 이를 처리하여 문제가 해결되었는지 또는 추가 조치가 필요한지 결정합니다.

또는 라우팅이 포함된 수퍼바이저 모드에서 수퍼바이저 에이전트는 먼저 간단한 요청을 관련 하위 에이전트에 직접 라우팅하려고 시도한 후 응답이 사용자에게 전달됩니다. 입력이 복잡하거나 모호하면 시스템이 수퍼바이저 모드로 전환됩니다. 수퍼바이저 에이전트는 문제를 분석하거나 후속 질문을 한 후 표준 수퍼바이저 모드와 유사하게 진행합니다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 프레임워크 내에서 간단한 쿼리와 복잡한 쿼리를 모두 효율적으로 처리할 수 있습니다.

제 데모에서는 수퍼바이저 모드를 선택합니다.

마지막 단계로 에이전트 공동 작업자에 각 하위 에이전트를 추가하여 두 하위 에이전트를 연결합니다. 저는 각 에이전트의 협력자 이름과 협력자 지침을 제공하겠습니다.

콘텐츠-전략가 에이전트를 선택하고 다음 지침과 함께 공동 작업자 이름으로 콘텐츠-전략가를 제공합니다.

비즈니스 목표를 매력적인 소셜 게시물로 전환하는 등의 소셜 미디어 콘텐츠 전략 작업에 이 에이전트를 간접적으로 호출할 수 있습니다. 에이전트는 특정 캠페인 목표 및 대상에 맞는 창의적인 브랜드 콘텐츠 아이디어를 생성합니다.

그런 다음 공동 작업자 추가, 참여-예측자 에이전트를 차례로 선택한 후, 다음 지침과 함께 협력자 이름으로 참여-예측자를 제공합니다.

소셜 미디어 분석을 위해 이 에이전트를 간접 호출하여 게시물 성과와 최적의 타이밍을 예측할 수 있습니다.

참고: 대화 기록 공유를 활성화하면 수퍼바이저 에이전트가 사용자 상호 작용의 전체 컨텍스트를 하위 에이전트에 전달할 수 있습니다. 이렇게 하면 일관성을 유지하고 특히 에이전트 간에 라우팅하거나 에이전트를 전환할 때 질문이 반복되는 것을 방지할 수 있습니다. 단순한 하위 에이전트와 복잡한 작업 기록을 혼동할 수 있다는 점에 유의하세요. 연속성이 필요한 경우 이 기능을 활성화하고 작업 단순화에 집중하거나 전문 에이전트를 사용할 때는 비활성화하도록 설정하는 것이 좋습니다. 저는 데모에서 비활성화 상태로 유지하겠습니다.

저장을 선택하고 에이전트 빌더 워크플로를 완료합니다.

이제 테스트해보겠습니다!

다중 에이전트 협업 테스트
소셜 미디어 캠페인 관리자 에이전트를 준비하고 테스트를 선택합니다.

저는 다음 입력 프롬프트를 사용하겠습니다.

EcoTech의 새로운 태양광 패널 출시를 위한 2주간의 소셜 캠페인을 만들어줘. 목표: B2B(시설 매니저, 지속 가능성 책임자) 요점: 효율성 30% 향상, AI 최적화, 2년 ROI 요구 사항: LinkedIn/Twitter에 매주 게시물 4건(교육 40%, 제품 30%, 사고 리더십 30%).

응답이 돌아오면 추적 보기를 선택하여 워크플로를 검사해 줘. 다중 에이전트 협업 추적 타임라인에서 각 하위 에이전트가 간접 호출되었음을 확인할 수 있습니다. 추적 단계를 검사하여 오케스트레이션 세부 정보를 확인할 수도 있습니다.

Amazon Bedrock 에이전트 샘플 GitHub 리포지토리에서 Amazon Bedrock 에이전트와 새로운 다중 에이전트 협업 기능을 사용하는 방법에 대한 더 많은 예를 찾아볼 수 있습니다.

알아야 할 사항

• 평가판 기간 중에 다중 에이전트 협업은 실시간 채팅 도우미(동기식) 사용 사례를 지원합니다.
• 하위 에이전트는 전체적으로 세 가지 계층형 에이전트 팀 계층으로 제한되어 협업을 활성화할 수 있습니다.

평가판 사용해 보기
Amazon Bedrock에서 다중 에이전트 협업은 이제 AWS GovCloud(미국 서부)를 제외하고 Amazon Bedrock 에이전트를 지원하는 모든 AWS 리전에서 평가판으로 제공됩니다. 향후 업데이트 여부는 전체 리전 목록을 확인하세요. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 에이전트를 참조하세요.

지금 Amazon Bedrock 콘솔에서 다중 에이전트 협업을 시도해보고 어떻게 생각하는지 알려주세요! 피드백은 AWS re:Post for Amazon Bedrock 또는 평소에 교류하는 AWS Support 담당자를 통해 보내주세요.

다중 에이전트 협업으로 여러분이 무엇을 빌드할지 기대가 됩니다.

– Antje