키 요약
- Amazon은 Bedrock AgentCore와 Quick Suite를 통해 에이전틱 AI를 제공합니다.
- AgentCore는 7가지 핵심 구성 요소와 강력한 보안을 통해 작업을 조정합니다.
- 퀵 스위트는 1,000개 이상의 tools를 아우르는 자연어 처리로 워크플로우를 자동화합니다.
- 가격은 사용량 기반이지만, 설정에는 AWS 인프라에 대한 깊은 지식이 필요합니다.
Amazon에서 에이전틱 AI를 제공하나요?
Amazon은 두 가지 주요 제품인 Amazon Bedrock AgentCore와 Amazon Quick Suite를 통해 에이전틱 AI를 제공합니다.
베드록 에이전트코어는 인프라 레이어를 제공하여 개발자가 /AI 에이전트를 보안 구축하고 운영할 수 있도록 7가지 핵심 구성 요소를 제공합니다.
퀵 스위트는 지식 근로자를 직접 목표로 하며, 연구, 데이터 시각화, 워크플로우 조정을 자동화하는 AI 기반 작업 공간으로 기능합니다.
두 제품은 모두 2025년 뉴욕 AWS 서밋에서 공개되었으며, Amazon은 이를 민감한 데이터와 복잡한 작업을 처리할 수 있는 기업용 솔루션으로 위치했습니다.
해당 기업은 2025년 3월 전용 Agentic AI 사업부를 양식하며 이 시장에 대한 장기적 커밋을 표명했습니다.
이러한 tools는 Amazon의 광범위한 클라우드 생태계 내에 위치하여 에이전트가 기존 AWS 서비스를 활용할 수 있도록 하면서도 개방형 프로토콜을 통해 벤더에 구애받지 않는 유연성을 제공합니다.
이러한 위치는 Quick Suite가 1,000개 이상의 애플리케이션과 연결할 수 있게 하고 AgentCore가 어떤 파운데이션 모델과도 유연하게 일할 수 있는 기반을 마련한다는 점에서 중요합니다.
실제로 어떻게 일하나요?
Amazon의 에이전틱 아키텍처는 기초 모델을 활용하여 사용자 목표를 작은 작업 단위로 분해하고, 필요한 데이터를 검색하며, 각 단계를 완료하기 위해 적절한 API를 호출합니다.
베드록 에이전트코어는 실행, 메모리, 인증, 모니터링을 처리하는 7가지 구성 요소로 이를 조정하며, 퀵 스위트는 자연어 인터페이스를 추가하여 직원이 코드 작성 없이 보고를 요청할 수 있게 합니다.
시스템은 상호작용 전반의 맥락을 기억하며 모든 작업을 감사 추적을 위해 기록합니다. AgentCore 게이트웨이는 기존 API를 에이전트 호환 tools로 변환하여 재작성 없이 레거시 시스템을 연결할 수 있게 합니다.
구성 요소별 분석은 다음과 같습니다:
| 구성 요소 | 비즈니스 기능 |
|---|---|
| 런타임 | AI 프로세스 및 작업 자동화 실행 |
| 메모리 | 세션 및 상태 데이터를 보안을 유지하며 저장합니다 |
| 신원 | 기업 로그인 정보를 통해 사용자를 인증합니다 |
| 게이트웨이 | API 상호작용 및 통합 관리 |
| 코드 인터프리터 | 코드를 처리하고 번역하여 실행합니다 |
| 브라우저 | 웹 기반 에이전트 작업을 지원합니다 |
| 가시성 | 실시간 대시보드로 성과를 모니터링합니다 |
모든 세션은 가벼운 마이크로VM 내에서 실행되며, 업무량을 격리하고 수동 개입 없이 0명에서 수천 명의 동시 사용자로 확장됩니다. 예측 불가능한 사용 패턴을 가진 부서 전반에 에이전트를 배포할 때 이러한 유연성은 매우 중요합니다.
진정한 검증은 실제 적용 사례에서 이루어집니다. 이제 이러한 구성 요소들이 어떻게 함께 일하는지 보여주는 시나리오를 살펴보겠습니다.
실제 적용 사례는 어떻게 보일까요?
의료 운영 관리자가 사례당 2시간씩 사전 승인 보고서를 작성하던 상황을 생각해 보십시오. 그녀는 세 개의 별도 시스템에서 데이터를 추출하고, 보험 자격을 확인하며, 임상 직원들을 위한 결과를 요약해야 했습니다.
수동 조립은 특히 환자 ID를 tools 간에 복사할 때 느리고 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 그러나 AgentCore 기반 솔루션을 도입한 후 워크플로우가 3분 미만으로 단축되었습니다:
- 관리자가 "환자 ID 4721에 대한 사전 승인 요약 생성"이라고 입력합니다.
- 에이전트는 자신의 자격 증명으로 인증한 후 EHR, 청구 시스템, 지불자 데이터베이스를 동시에 쿼리합니다.
- 보험 적용 범위를 교차 참조하고, 누락된 문서를 표시하며, 조직의 표준 형식으로 요약본을 작성합니다.
- 완료된 보고서는 접근한 모든 데이터 소스를 보여주는 감사 로그와 함께 공유 드라이브에 저장됩니다.
에이전트는 일상적인 사례를 자율적으로 처리하며, 누락된 데이터나 정책 예외 사항을 발견할 때만 상위 단계로 에스컬레이션합니다.
경쟁사들이 자체 에이전틱 플랫폼을 출시하면서 자율적 작업 수행이 차별화 요소에서 기본 기대치로 전환되는 현상이 산업 전반에 걸쳐 반복되고 있습니다.
Amazon의 차별화된 점은 무엇인가요?
Amazon의 접근 방식은 화려한 소비자 기능보다 기업 신뢰를 최우선으로 하며, 금융 서비스, 의료, 정부 고객이 규정 준수를 입증하지 못하는 시스템을 거부할 것이라는 전제 하에 AgentCore를 구축합니다.
이러한 철학은 모든 설계 선택에 반영됩니다: 에이전트는 AWS의 보안 태세를 계승하고, 격리된 VPC 내에서 실행되며, SOC 2 및 HIPAA 요구 사항을 충족하는 감사 추적을 생성합니다.
AWS 클라우드 생태계는 구조적 이점을 제공합니다. 베드록 에이전트는 AWS 경계를 벗어나지 않고도 Lambda 기능을 호출하고, DynamoDB를 쿼리하며, Step 단계 기능을 트리거할 수 있습니다. 한편 퀵 스위트는 단일 인터페이스를 통해 내부 및 외부 데이터 소스의 데이터를 통합합니다.
세 가지 강점이 두드러집니다:
- AgentCore는 시장에서 가장 긴 세션 기간(최대 8시간)을 지원하여 야간 배치 처리와 같은 비동기식 워크플로우를 가능하게 합니다.
- 퀵 스위트는 50개 이상의 네이티브 커넥터와 통합되며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 활용해 Atlassian 및 Asana 같은 파트너사를 통해 1,000개 이상의 추가 애플리케이션에 접근합니다.
- 사용량 기반 요금제는 고객이 컴퓨팅 및 추론 비용만 지불하도록 하여, 규모 확대 시 다른 플랫폼을 비싸게 만드는 좌석 기반 요금을 피할 수 있게 합니다.
대가는 복잡성입니다. AgentCore 설정에는 IAM 역할, VPC 네트워킹, API 게이트웨이 설정에 대한 이해가 필요하여 클라우드 전문성이 부족한 팀에게는 가파른 학습 곡선을 만들어냅니다.
Amazon은 구매자가 이미 상당한 규모의 AWS 업무량을 운영 중이라고 가정하므로, 플러그 앤 플레이 방식의 SaaS 대안에 비해 대상 시장이 제한됩니다. 그러나 일단 설정되면 이 시스템은 주변 인프라와 깊이 통합됩니다.
커뮤니티 반응 및 초기 사용자 평가
초기 반응은 기술적 깊이에 대한 열광과 학습 곡선에 대한 좌절감 사이에서 갈렸습니다.
AWS 포럼 초기 사용자로서 퀵 스위트를 사용해 본 한 사용자는 "새로 나온 퀵 스위트를 사용해 봤는데 정말 놀라울 정도입니다"라고 노트하며 , 에이전트가 여러 데이터 소스에서 데이터를 추출하고 시각화를 생성하는 능력이 놀라울 정도로 강력하다고 평가했습니다.
동일한 스레드의 다른 사용자는 "퀵스위트는 파워BI보다 훨씬 열등하다" 고 반박하며 , 일부 사용자는 새로운 에이전틱 인터페이스보다 익숙한 BI tools를 선호함을 시사했습니다.
반면, Amazon의 위치에 대한 회의론도 제기되었습니다.
"와, AWS가 또 비즈니스 생산성 쓰레기를 만드는군"이라는 한 레딧 사용자의 비아냥은 Amazon이 기존 업체들과 사무 생산성 분야에서 경쟁할 수 있을지에 대한 의문을 드러냈다.
다른 이들은 중복되는 제품들에 대한 혼란을 지적하며, 퀵 스위트(Quick Suite), 퀵사이트(QuickSight), Q 비즈니스(Q Business) 라인업을 메시지 전달을 복잡하게 만드는 '스파게티 같은' 제품군이라고 표현했습니다.
해커 뉴스와 기술 포럼에서는 AWS의 접근 방식을 Microsoft 코파일럿이나 Google 듀엣과 비교하는 논의가 자주 이루어집니다.
많은 이들이 '보안과 통합'에 대한 집중을 높이 평가하며, 기업들이 소비자 중심 플랫폼보다 AWS를 더 신뢰할 것이라고 예측합니다.
맞춤형 에이전트를 구축하는 개발자들 사이의 공통된 의견은 AgentCore가 타의 추종을 불허하는 유연성을 제공한다는 점입니다. 반면 Quick Suite와 같은 최종 사용자 제품은 기존 tools의 사용자 경험(UX)에 맞추기 위해 아직 개선이 필요합니다. 이러한 상반된 신호는 성공이 실행력과 반복 속기에 의존함을 시사하며, 이는 로드맵으로 이어집니다.
로드맵 및 생태계 Outlook
Amazon의 타임라인은 에이전틱 AI를 AWS의 핵심 기둥으로 만들기 위한 다년간 커밋을 반영합니다.
- Amazon은 2023년 7월 Amazon Bedrock용 에이전트를 공개한 후, 2024년 리인벤트에서 다중 에이전트 협업 기능을 발표했습니다.
- AgentCore는 2025년 10월 정식 서비스를 시작하며, VPC 격리 및 CloudFormation 템플릿 지원을 통해 9개 AWS 리전으로 확장되었습니다.
- 퀵 스위트는 BMW, 인튜이트, 코크 인더스트리즈와의 개인 프리뷰를 거쳐 2025년 10월 정식 출시되었습니다.
앞으로 AWS는 2026년 초에 모든 AgentCore 서비스에 에이전트 간 통신 프로토콜을 확장할 플랜입니다. 이를 통해 에이전트들은 서로의 기능을 동적으로 호출할 수 있게 될 것입니다.
생성형 AI 혁신 센터는 에이전틱 AI 연구를 지원하기 위해 추가로 1억 달러를 확보했으며, 수상자는 2026년 2월에 발표될 예정입니다.
Amazon은 또한 100만 개에 육박하는 트레이니엄2 칩으로 구성된 훈련 클러스터인 '프로젝트 레니어'를 확장 중입니다. 이 클러스터는 tool 활용 및 장기적 추론에 최적화된 차세대 모델을 구동할 예정입니다.
인포큐(InfoQ)의 한 업계 분석가는"Amazon의 에이전틱 AI 비전은 기업 자동화의 패러다임을 바꿀 것"이라고 노트하며, 에이전트가 부서와 시스템을 아우르는 워크플로우를 조정할 잠재력을 강조했습니다.
로드맵은 Amazon이 이를 단순한 기능 애드온이 아닌 기반 기술로 보기 while 거버넌스, 규정 준수 및 생태계 파트너십에 대한 지속적인 투자를 진행 중임을 시사합니다.
Amazon Agentic AI 비용은 얼마인가요?
Amazon은 좌석이나 구독 기반이 아닌 실제 사용량 기준으로 과금하므로, 에이전트가 실제로 사용한 컴퓨팅 및 추론 자원만큼만 비용을 지불합니다.
Bedrock AgentCore는 파운데이션 모델 호출 시 입력 및 출력 토큰당 요금을 부과하며, 에이전트가 Lambda 기능을 호출하거나 데이터베이스를 쿼리하거나 S3에 쓰기 작업을 수행할 때는 인프라 비용이 추가됩니다. 야간 보고서 생성 같은 대량 오프라인 일의 경우 배치 처리를 통해 추론 비용을 약 절반으로 절감할 수 있습니다.
퀵 스위트(Quick Suite)는 유사한 철학을 따르지만 가격 정책을 Amazon QuickSight 라이선싱에 연계합니다. 엔터프라이즈 에디션 사용자는 에이전틱 기능을 위해 추가 월간 계정 요금을 지불합니다.
이 사용량 기반 요금제는 실제 사용량에 따라 비용이 조정되므로, 간헐적으로 에이전트를 운영하는 팀은 24시간 내내 배포하는 팀보다 훨씬 적은 비용을 지불합니다.
실제 업무량 패턴을 측정하기 전에 월별 지출을 예측하는 것이 어려우며, 비즈니스 기간은 예상치 못한 비용을 트리거할 수 있습니다.
AgentCore 관측성은 비용을 거의 실시간으로 추적하고 관리자가 예산 경보를 설정하여 에이전트 동작을 최적화하고 낭비를 줄일 수 있도록 지원합니다.
마무리하며
이미 AWS에서 상당한 업무량을 운영 중이며, IAM 역할과 VPC 구성에 익숙한 엔지니어를 보유한 경우 Amazon의 에이전틱 AI가 적합합니다.
AgentCore의 보안 태세와 네이티브 서비스 통합은 타사 레이어를 능가하지만, 클라우드 인프라 전문성이 없는 팀의 경우 설정 복잡성으로 인해 작업 속도가 느려질 수 있습니다.
30일간 청구서 처리나 보고서 생성 같은 반복적인 워크플로우 하나를 시범 운영해 보세요. 수동 기준 대비 토큰 비용과 정확도를 추적할 수 있습니다.
초기 설정을 처리할 기술 자원을 보유한 AWS 커밋 조직의 경우, 사용량 기반 요금제와 준수 제어 기능이 단순한 SaaS 대안보다 학습 곡선을 감수할 만한 가치를 제공합니다.