Agentic AI 기반 플랫폼 - Part 3: AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
AgentCore는 Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계를 만드는 방법을 소개했다.
Amazon Bedrock AgentCore는 기업 운영을 위해 Policy, Evaluation, Observability를 각각 다른 시점에 배치한다. Policy는 호출 전 권한을 막고, Evaluation은 실행 후 품질을 점검하며, Observability는 전 구간의 트레이스·메트릭·로그를 수집한다.
- Policy: Cedar와 Policy Engine으로 Tool 호출을 결정적으로 허용/거부한다.
- Evaluation: 13개 빌트인 평가자와 LLM-as-a-Judge로 응답 품질을 검증한다.
- Observability: ADOT와 CloudWatch GenAI 대시보드로 실행 흐름을 추적한다.
Policy는 Default Deny를 기본으로 하며 forbid가 permit보다 우선한다. principal, action, resource, condition을 조합해 부서 기반 접근 제한, RBAC, 긴급 차단 같은 규칙을 Tool 단위로 표현할 수 있다. 먼저 LOG_ONLY로 정책 영향을 확인하고, 이상이 없으면 ENFORCE로 전환하는 방식이 권장된다.
JWT 클레임만으로 부족한 경우에는 Lambda Interceptor가 보완한다. Interceptor는 header와 body를 가공해 외부 DB 조회 결과나 JWT 디코딩 정보를 주입할 수 있으며, 단순 전달은 metadataConfiguration, 가공이 필요한 경우는 passRequestHeaders를 사용한다. 다만 Interceptor가 주입한 header는 Runtime과 Lambda 타겟에서 전달 제약이 있고, header 충돌 시 Interceptor 값이 우선한다.
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