1. 도입 생성형 AI 기술의 발전과 함께 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 핵심 시스템으로 자리잡고 있습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트를 활용하여 고객 서비스를 자동화하고, 내부 업무 프로세스를 개선하며, 직원들의 생산성을 높이고 있습니다. 하지만 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 캘린더를 조회하고, 데이터베이스를 검색하며, API를 호출하고, 이메일을 발송하는 등의 작업을 […] || 1. 도입
생성형 AI 기술의 발전과 함께 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 핵심 시스템으로 자리잡고 있습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트를 활용하여 고객 서비스를 자동화하고, 내부 업무 프로세스를 개선하며, 직원들의 생산성을 높이고 있습니다.
하지만 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 캘린더를 조회하고, 데이터베이스를 검색하며, API를 호출하고, 이메일을 발송하는 등의 작업을 위해서는 다양한 도구(tools)가 필요합니다. 결국 AI 에이전트의 실질적인 가치는 얼마나 많은 도구에 접근하고 활용할 수 있느냐에 달려 있습니다.
기존 AI 에이전트의 동작 구조
AI 에이전트는 사용자의 질의를 받으면 목표를 설정하고, 답변에 필요한 도구를 선택하여 실행합니다. 예를 들어 “다음 주 팀 미팅 일정을 잡고 참석자들에게 알려줘”라는 요청을 받으면, Calendar API로 가능한 시간을 확인하고, 참석자 정보를 조회한 후, Email이나 Slack API로 초대장을 발송하며, 회의실 예약 시스템과 연동하여 장소를 확보합니다.
AI 에이전트의 도구 관리 복잡성 증가
초기의 단순한 구조에서 엔터프라이즈 환경으로 확장되면서, AI 에이전트의 도구 관리가 급격히 복잡해졌습니다. 에이전트는 각 도구의 API 방식, 인증 방법, 호출 규칙을 모두 이해해야 합니다. 새로운 도구를 추가할 때마다 에이전트 코드를 수정해야 하므로 확장성과 유지보수성이 떨어집니다. N개의 에이전트와 M개의 도구가 연결되면서 복잡성이 N×M으로 기하급수적으로 증가하고, 규모가 커질수록 관리가 불가능한 상태에 빠지게 됩니다.
이런 복잡성을 줄이기 위해 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent2Agent)와 같은 표준 프로토콜이 등장했습니다. 에이전트는 이제 각 도구의 API를 개별적으로 알 필요 없이, list_tools()와 call_tool()이라는 공통 인터페이스를 통해 모든 도구와 상호작용할 수 있게 되었습니다.
하지만 프로토콜 표준화만으로는 실질적인 운영 문제를 모두 해결할 수 없습니다. 엔터프라이즈 환경에서는 여전히 MCP 서버를 직접 구축하고, 기존 API 스펙을 변환하며, 인프라를 관리해야 합니다. 여러 MCP 서버를 사용한다면, MCP 클라이언트가 MCP 서버와 통신하기 위해 각 endpoint를 관리하고 인증을 처리해야 하는 부담이 있습니다. 수백 개의 에이전트와 수천 개의 도구를 운영하는 기업에게는 보안, 확장성, 관리 용이성을 모두 갖춘 솔루션이 필요합니다.
Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 바로 이러한 과제를 해결하기 위해 설계된 서비스입니다.
2. Amazon Bedrock AgentCore Gateway 의 주요 기능
Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 엔터프라이즈 환경에서 AI 에이전트의 도구 관리 복잡성을 해결하는 완전 관리형 서비스입니다. Gateway는 중앙 집중식 허브로서, 에이전트가 수많은 도구를 검색하고, 액세스하고, 호출할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다.
기존에는 MCP Client가 각 MCP 서버의 엔드포인트를 개별적으로 관리해야 했습니다. 하지만 AgentCore Gateway를 사용하면, 여러 환경에 분산된 도구들과 MCP 서버들을 중앙에서 통합 관리하기 때문에, 단일 엔드포인트만 알고 있으면 내부에 연결된 모든 도구에 접근할 수 있습니다. 인증, 권한, 라우팅은 Gateway가 처