AI 에이전트를 처음 구축할 때 가장 단순한 접근 방식은 하나의 에이전트가 외부 서비스(API, MCP)를 직접 호출하도록 구성하는 것 입니다. 이러한 구조는 초기 PoC 단계에서는 구현이 간단하고, 빠르게 아이디어를 검증하는 데 효과적입니다. 그러나 에이전트 기반 시스템을 엔터프라이즈 환경으로 확장하기 시작하면, 이러한 접근 방식은 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 에이전트의 수가 증가하고 외부 API, MCP, 내부 서비스가 지속적으로 […] ||
AI 에이전트를 처음 구축할 때 가장 단순한 접근 방식은 하나의 에이전트가 외부 서비스(API, MCP)를 직접 호출하도록 구성하는 것 입니다. 이러한 구조는 초기 PoC 단계에서는 구현이 간단하고, 빠르게 아이디어를 검증하는 데 효과적입니다. 그러나 에이전트 기반 시스템을 엔터프라이즈 환경으로 확장하기 시작하면, 이러한 접근 방식은 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 에이전트의 수가 증가하고 외부 API, MCP, 내부 서비스가 지속적으로 추가되면서 각 에이전트가 개별적으로 인증과 호출 로직을 관리하는 구조는 운영 복잡성을 빠르게 증가시킵니다.
엔터프라이즈 환경의 현실
에이전트 수가 1개에서 여러 개로 확장되며, 호출해야 할 외부 API, MCP, 내부 서비스의 수가 지속적으로 증가합니다.
각 시스템은 API Key, OAuth, JWT 등 서로 다른 인증 방식을 사용합니다.
각 에이전트는 사전에 정의된 범위 내에서만 도구를 호출할 수 있어야 하며, 이에 대한 명확한 권한 제어가 필요합니다.
이 단계에서 문제의 핵심은 더 이상 모델의 성능이나 프롬프트 설계가 아니라 에이전트를 어떻게 ‘운영 가능한 시스템’으로 설계하고 관리할 것인가입니다. 이 글에서는 이러한 AI Agent 개발 시에 당면할 문제들을 바탕으로, Amazon Bedrock AgentCore가 왜 필요한지를 설명합니다.
1. 멀티 에이전트 운영의 현실적인 Pain Point
Pain Point 1. N×N 연결 복잡도의 증가
에이전트마다 외부 API나 MCP와 같은 호출해야 할 도구가 늘어나면서, 에이전트와 도구 간의 연결은 자연스럽게 N×N 구조로 확장됩니다. 이 구조에서는 에이전트 수와 도구 수에 비례하여 연결 지점이 기하급수적으로 증가합니다.
Figure 1. NxN 연결 복잡도
그 결과, 외부 API의 엔드포인트 변경이나 인증 방식 변경과 같은 운영상 변경 사항이 발생할 때마다, 관련된 모든 에이전트 코드를 수정하고 재배포해야 하는 상황이 반복됩니다.
엔터프라이즈 환경에서 비용이 크게 발생하는 지점은 초기 구현 단계가 아니라, 변경 사항을 반영하고 이를 안정적으로 운영·유지하는 과정입니다.
Pain Point 2. 인증관리의 분산
엔터프라이즈 환경에서 에이전트가 호출해야하는 도구와 API 는 서로 다른 보안 표준을 가지고 있습니다. 예를 들어 Amadeus API는 전세계 항공사와 여행사가 사용하는 글로벌 항공 예약 표준 API로 OAuth Client Credentials Flow를 필수로 요구합니다.
이와 함께 기업 내부에서는 Okta, Microsoft Entra ID, Amazon Cognito 등 서로 다른 IdP를 사용하고, Slack, Salesforce와 같은 서드파티 API 역시 각기 다른 인증 방식을 요구하는 경우가 일반적입니다. 이러한 환경에서 인증 로직을 에이전트 코드에 직접 구현하기 시작하면 다음과 같은 문제가 발생합니다.
토큰 발급·갱신 로직이 에이전트마다 중복됩니다.
보안 설정이 코드 곳곳에 흩어지며, 이 인증 정보는 어디에서 관리되고 있는가? 확인하기 어렵습니다.
무엇보다 어떤 Agent가 어떤 API에 접근할 수 있는지 중앙에서 통제하거나 추적하기 어려운 상태가 됩니다.
Pain Point 3. Agent Access Control의 부재
멀티 에이전트 환경에서는 에이전트별로 수행할 수 있는 작업을 명확히 구분하고, 이에 대한 권한 제어(Access Control)가 반드시 필요합니다. 운영 과정에서 다음과 같은 요구사항이 자연스럽게