LG에너지솔루션, Amazon Bedrock AgentCore 기반 ERCOT 전력 입찰 최적화 에이전트 구축

LG에너지솔루션이 미국 최대 도매전력시장인 ERCOT의 BESS(Battery Energy Storage System) 자산 운영 수익 극대화를 위해 Amazon Bedrock AgentCore 기반 분석 에이전트를 구축했다. 이 시스템은 자연어 질의를 통해 입찰 이력, BESS 사양, LMP(Locational Marginal Price) 및 정산 데이터를 분석하여 가격 예측 모델과 수익 최적화 전략을 추천한다.

아키텍처 및 데이터 파이프라인

시스템은 데이터 파이프라인, 에이전트 실행, 상태 저장, 관측 및 보안 계층으로 구성된다. 시장 전력, 기상, 계통 데이터는 Amazon Glue로 수집되어 Amazon S3에 저장되며, Amazon Athena를 통해 분석된다. 에이전트 실행 흐름은 사용자 질의가 Amazon Bedrock Guardrails를 거쳐 LLM으로 전달되고, AgentCore Runtime에서 MCP(Model Context Protocol)를 호출하는 구조다.

MCP 기반 기능 분리와 Synthesizer

핵심 기능은 성격이 다른 정보를 처리하는 개별 MCP로 분리되어 있다. 내부 데이터 분석, 외부 사건 수집을 위한 웹 검색, 복잡한 규제 해석을 담당하는 MCP가 유기적으로 연결된다. 두 개 이상의 MCP 실행 결과가 나올 경우 Synthesizer가 이를 교차 해석하여 신뢰성 있는 최종 답변을 생성한다.

보안 및 사용자 격리 전략

전력 거래 데이터의 민감성을 고려해 Amazon Bedrock Guardrails를 적용했다. 일반 사용자와 권한이 있는 사용자로 페르소나를 구분하고, 금지 주제(Denied Topics)와 임계값을 차등 설정하여 권한 우회나 내부 아키텍처 노출을 차단한다. 또한, 대화 이력과 에이전트 내부 작업 상태(Checkpoint)를 S3에 분리 저장하여 사용자 간 데이터를 격리하고 UI 복원 효율성을 높였다.

운영 모니터링 및 평가

Amazon CloudWatch를 통해 실행 로그와 토큰 사용량을 추적하여 서비스 단위 과금 체계를 설계했다. AgentCore Evaluations의 빌트인 평가 지표(Correctness, Faithfulness 등)를 활용해 LLM 답변의 품질과 도구 선택 정확도를 지속적으로 모니터링한다.