Kiro CLI나 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하다 보면, 코드를 분석하고 수정하고 테스트까지 실행하는 이 에이전트의 동작 방식을 자신의 애플리케이션 백엔드에도 적용할 수 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있을 것입니다. 하나의 에이전트에게 코드 리뷰, 테스트 작성, 리팩터링을 모두 맡기면 컨텍스트가 길어지면서 앞서 발견한 문제를 뒤에서 잊어버리게 되고, 자신이 작성한 코드를 직접 리뷰하기 때문에 객관성이 떨어집니다. Anthropic의 멀티 에이전트 연구에 따르면, Claude Opus를 리드 에이전트로 두고 Claude Sonnet 서브 에이전트를 병렬 실행한 멀티 에이전트 시스템이 단일 Opus 대비 90.2% 더 높은 성능을 보였습니다. 이 게시글에서는 Claude Agent SDK를 AWS Lambda에서 실행하여 Orchestrator-Worker 패턴의 […] ||
Kiro CLI나 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하다 보면, 코드를 분석하고 수정하고 테스트까지 실행하는 이 에이전트의 동작 방식을 자신의 애플리케이션 백엔드에도 적용할 수 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있을 것입니다.
하나의 에이전트에게 코드 리뷰, 테스트 작성, 리팩터링을 모두 맡기면 컨텍스트가 길어지면서 앞서 발견한 문제를 뒤에서 잊어버리게 되고, 자신이 작성한 코드를 직접 리뷰하기 때문에 객관성이 떨어집니다. Anthropic의 멀티 에이전트 연구에 따르면, Claude Opus를 리드 에이전트로 두고 Claude Sonnet 서브 에이전트를 병렬 실행한 멀티 에이전트 시스템이 단일 Opus 대비 90.2% 더 높은 성능을 보였습니다.
이 게시글에서는 Claude Agent SDK를 AWS Lambda에서 실행하여 Orchestrator-Worker 패턴의 멀티 에이전트 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다. Amazon Bedrock 네이티브 인증을 사용하므로 별도의 API 키 관리가 필요 없습니다.
솔루션 개요
이 게시글에서 구현하는 아키텍처는 Orchestrator-Worker 패턴입니다. Orchestrator Lambda가 작업을 분할하고, 전문화된 Worker Lambda (reviewer, tester, refactorer)가 각각 독립적으로 에이전트를 실행한 뒤, Opus 모델로 결과를 취합하여 정리하는 구조입니다.
[그림 1] Orchestrator-Worker 멀티 에이전트 아키텍처
왜 Amazon Bedrock인가: Claude Agent SDK는 Anthropic API를 직접 호출하는 방식도 지원하지만, AWS 환경에서는 Amazon Bedrock을 통해 모델을 호출하는 것이 운영 측면에서 이점이 있습니다. Bedrock은 IAM 기반의 네이티브 인증을 제공하므로 API 키를