Amazon Bedrock AgentCore 기반 7계층 Pluggable Agentic AI 프레임워크 참조 아키텍처

Pluggable Agentic AI Framework: A seven-layer composable enterprise agentic AI reference architecture on Amazon Bedrock AgentCore

AWS가 Amazon Bedrock AgentCore 위에서 멀티 에이전트 애플리케이션을 프로토타입에서 프로덕션 규모로 옮기기 위한 7계층 구성형 참조 아키텍처를 공개했다. 프로토타입 단계에서 반복적으로 다시 만들어지는 라우팅, 가드레일, 관측성 기능을 공통 기반으로 제공하는 것이 목표다. 이 아키텍처는 데이터와 지식, 모델과 추론, 오케스트레이션 등 7개 계층으로 나뉘며 각 계층은 고유한 책임과 안정적인 계약(contract)을 가진다. 데이터 계층은 Amazon Bedrock Knowledge Base, Vector Engine for Amazon OpenSearch Serverless, Amazon S3 Vectors, Amazon DynamoDB 등을 예시 구성 요소로 든다. 모델 계층은 모델 선택을 애플리케이션 로직이 아닌 설정으로 관리하며, LiteLLM 같은 프록시를 통해 제공자를 바꿔도 애플리케이션 코드를 다시 쓰지 않도록 한다. 오케스트레이션에서는 단순 작업은 단일 에이전트가, 복잡한 교차 도메인 워크플로는 전문 에이전트를 위임하는 슈퍼바이저 구조가 맞다고 설명한다. 전문 에이전트는 부여받은 도구 안에서만 실행하는 제한된 자율성을 적용하고, 중앙 에이전트 레지스트리에서 도구·스킬·소유자를 관리하며 MCP와 A2A 프로토콜로 호출한다. 기사는 하나의 에이전트에 모든 기능을 몰아넣는 방식을 피해야 한다고 강조한다. 도구와 지침, 컨텍스트가 쌓이면 컨텍스트 윈도우가 커지고 지연 시간이 늘어나며 정확도가 떨어질 수 있고, 도구 확산으로 에이전트가 의도한 범위를 벗어나 예기치 않은 동작이나 보안 침해로 이어질 수 있다고 지적한다. 책임을 나누면 각 에이전트를 독립적으로 테스트, 확장, 보안 설정할 수 있다고 설명한다.