Strands와 AgentCore를 활용한 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축
Strands와 AgentCore를 활용해 기존 T-SQL 스크립트를 자율적인 데이터베이스 관리 AI 에이전트로 전환하는 방법을 소개한다.
데이터베이스 관리자(DBA)가 수년간 축적한 T-SQL 진단 스크립트는 Amazon Bedrock AgentCore Runtime과 Strands Agents를 통해 자율적인 AI 에이전트의 기반이 될 수 있다. 이를 통해 기존의 지식을 컨텍스트를 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 에이전틱 AI로 전환할 수 있다.
에이전트는 AI를 통해 추론하고 계획하며, 에이전트 루프(추론 → 도구 선택 → 도구 실행)를 통해 최종 응답을 생성한다. **툴(Tool)**은 에이전트가 외부 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 함수로, Strands에서는 @tool 데코레이터가 적용된 Python 함수로 정의된다. DBA가 사용하는 진단 스크립트를 Python 함수로 래핑하면 에이전트를 위한 도구가 된다.
본 가이드는 Amazon RDS for SQL Server에서 발생하는 **Deadlock(교착 상태)**과 Blocking(차단) 문제를 조사하는 에이전트 구축 과정을 다룬다.
- Deadlock: Trace flag 1204/1222 또는 system_health Extended Event를 통해 정보를 캡처한다.
- Blocking:
sys.dm_exec_requests와 같은 DMV를 사용하여 헤드 블로커와 대기 세션을 식별한다.
DBA는 기존 진단 스크립트를 Python 함수로 래핑하고 에이전트의 시스템 프롬프트를 정의한 뒤, AgentCore Runtime에 배포하여 자율적인 데이터베이스 운영 환경을 구축할 수 있다.
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