Bayer Crop Science, Amazon Bedrock AgentCore 기반 에이전트형 의사결정 엔진 ADE 구축
How Bayer Crop Science built an agentic decision engine on Amazon Bedrock AgentCore with AWS Unified Operations
Bayer Crop Science는 육종 데이터를 다루는 머신러닝 워크플로 배포·모니터링 시스템 CDE 위에 자연어 멀티 에이전트 인터페이스 ADE를 구축했다. ADE는 첫 단계에서 사용자 질문의 약 80%를 엔지니어 개입 없이 해결한다고 기사는 밝혔다. ADE는 Supervisor Agent가 각 질문을 전문 에이전트로 라우팅하고, 전문 에이전트가 관련 시스템에서 문맥을 가져와 답하는 구조다. 실행 기반은 Amazon Bedrock AgentCore 런타임이며, 팀은 LangGraph 기반 오케스트레이션을 직접 올렸다. 데이터 계층은 DynamoDB(LangGraph 체크포인트), Aurora PostgreSQL(세션·피드백·분석), ElastiCache(TTL 캐시), S3에 저장된 도메인 콘텐츠를 Titan Text Embeddings V2로 임베딩해 OpenSearch Serverless에 색인하는 RAG로 구성된다. AgentCore Gateway는 백엔드 API를 MCP 도구로 노출하며 인증·인가를 에이전트 코드 밖에 둔다. 배포는 GitHub Actions가 컨테이너 이미지를 Amazon ECR에 올린 뒤 AgentCore 런타임에 배포하는 방식이다. 기사는 AWS Unified Operations 참여로 지정된 TAM과 생성형 AI DSE가 설계부터 운영까지 ADE 팀의 확장으로 일했으며, 주 3회 기술 스탠드업에서 설계 결정을 내렸다고 전한다. 기사는 이 글에서 다룬 항목으로 ADE 아키텍처, 빌드 중 내린 다섯 가지 설계 결정, 운영 준비, 출시 후 운영 방식을 든다.
원문 출처
AWS Machine Learning Blog