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AWS Bedrock Converse API와 도구 활용: 멀티 모델 에이전트 구현하기
두줄요약
AWS Bedrock Converse API로 멀티 모델 에이전트를 Streamlit과 Lambda로 구현한 사례를 정리했습니다. 모델 선택, 스트리밍, 도구 호출, 서버리스 연동 흐름을 함께 소개했습니다.
핵심 내용
- AWS Bedrock Converse API로 멀티 모델 에이전트 구현 사례 소개
- Streamlit, LangChain, Lambda, 로컬 Python Tool을 결합한 도구 호출 흐름 정리
- 모델 선택, 스트리밍 응답, Tool Result 재전달을 통한 agentic loop 구성
- Bedrock의 서버리스 연동, 멀티모델 지원, 보안 기능과 활용 포인트 설명
구조와 흐름
- 사용자가 모델을 선택하고 시스템 프롬프트를 입력하는 Streamlit UI 구성
- Converse Stream API로 응답과 toolUse 이벤트를 파싱해 화면에 반영
- 로컬 함수와 AWS Lambda를 도구로 실행한 뒤 결과를 다시 Bedrock에 전달
선택 이유
- 복잡한 추론과 코딩, 비용 효율 등 작업 특성에 따라 모델을 유연하게 선택
- API Gateway, Lambda, Bedrock 조합으로 서버 관리 없는 확장 구조 확보
- Knowledge Bases, Guardrails 등으로 RAG와 안전성까지 확장 가능
적용해볼 점
- 대화 히스토리 일부만 전달해 토큰 비용과 처리량 최적화
- Tool 호출 실패 시 mock 데이터로 대체하는 방어 로직 고려
- 사내 문서 연결, 여러 도구 조합이 필요한 에이전트형 챗봇에 적용 가능