이 글은 AWS Korea 기술 Blog에 게시된 Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우 (SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화에 이어서 작성되었습니다. 해당 글을 함께 참조하시어 본 글에서 다룰 내용을 이해하시는 데 도움을 받으시길 바랍니다. 지난 글에서 우리는 Amazon Bedrock Agents와 AWS Support Automation Workflows (SAW) 런북을 활용하여 AWS 환경에서 발생하는 다양한 리소스 관련 문제를 자동으로 […] ||
이 글은 AWS Korea 기술 Blog에 게시된 Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우 (SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화에 이어서 작성되었습니다. 해당 글을 함께 참조하시어 본 글에서 다룰 내용을 이해하시는 데 도움을 받으시길 바랍니다.
지난 글에서 우리는 Amazon Bedrock Agents와 AWS Support Automation Workflows (SAW) 런북을 활용하여 AWS 환경에서 발생하는 다양한 리소스 관련 문제를 자동으로 분석하고 해결할 수 있는 지능형 에이전트를 만드는 방법을 살펴보았습니다.
이번 글에서는 Part 1에서 구축한 솔루션을 기반으로 단일 인터페이스 (Amazon Bedrock 에이전트)를 통해 보다 다양한 SAW 런북을 활용하여 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 더 많은 문제를 처리할 수 있도록 솔루션을 확장하는 방법을 살펴보겠습니다.
사전 조건: 이번 글을 따라 실습을 진행하기 위해서는 지난 글의 ‘사전 요구사항’ 및 ‘솔루션 배포 섹션’을 참조하여 솔루션 배포를 우선 완료하셔야 합니다.
솔루션 개요
본 글에서 다루는 솔루션은 지난 글에서 살펴본 바와 같이 다양한 AWS Support Automation Workflows (SAW) 런북과 통합할 수 있는 유연한 구조를 가지고 있습니다. 이 글에서는 사용자가 희망하는 새로운 SAW 런북을 추가로 통합하여 정의하는 방법을 다루도록 하겠습니다.
아래 다이어그램은 Amazon Bedrock을 사용한 문제 해결 에이전트의 전반적인 개요를 보여줍니다.
본 솔루션은 원활하고 효율적인 문제 해결 경험을 제공하기 위해 다음과 같은 주요 구성 요소들로 이루어져 있습니다.
Amazon Bedrock 에이전트 – Amazon Bedrock 에이전트는 사용자와 AWS Support Automation Workflows (SAW) 사이의 지능형 인터페이스 역할을 합니다. 자연어 쿼리를 처리하여 문제의 맥락을 이해하고, 필요한 정보를 수집하기 위한 대화 흐름을 관리합니다. 사용자가 희망하는 파운데이션 모델 (Foundation Model, FM)을 활용하여 고급 추론과 응답 생성을 수행하며, 문제 해결 과정 전반에 걸쳐 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다.
Amazon Bedrock 에이전트 작업 그룹 – 이 작업 그룹은 Amazon Bedrock 에이전트가 호출할 수 있는 구조화된 API 작업을 정의합니다. OpenAPI 명세를 사용하여 에이전트와 AWS Lambda 함수 간의 인터페이스를 정의하며, 사용 가능한 작업, 필요한 매개변수, 예상되는 응답을 지정 (Specify)합니다. 각 작업 그룹은 Lambda 함수와 상호작용할 때 에이전트가 요청을 적절하게 포맷하고 응답을 해석하는 방법을 알려주는 API 스키마를 포함합니다.
Lambda 함수 – Lambda 함수는 Amazon Bedrock 에이전트와 AWS Support Automation Workflows (SAW) 간의 통합 계층 역할을 합니다. 에이전트로부터 받은 입력 매개변수를 검증하고 적절한 SAW 런북을 실행합니다. 기술적 출력을 구조화된 형식으로 처리하면서 자동화 진행 상황을 모니터링합니다. 런북 실행이 완료되면 사용자에게 보여줄 형식화된 결과를 에이전트에 반환합니다.
IAM 역할 – AWS Identity and Access Managem