Amazon Bedrock Agent를 활용한 AI Agent 실습

이 게시물은 Amazon Bedrock Agent를 사용해 AI 에이전트를 구현하고 Kubernetes 클러스터 보안을 점검하는 실습 과정을 설명합니다.

주요 내용

• AI Agent 정의 및 기능 설명
• Amazon Bedrock Agent 구성 요소와 실습 환경 설정
• Kubernetes 클러스터 구축 및 Trivy 보안 스캐닝 도구 적용
• RAG 지식 기반 데이터 소스 업로드 및 동기화
• API Schema 정의와 Lambda 함수 배포로 Agent 기능 확장
• 자연어를 통한 Kubernetes 상태 조회 및 CIS 벤치마크 보고서 요약

실습 결과 및 기대효과

Amazon Bedrock 에이전트를 통해 LLM 기반 AI 에이전트가 외부 자원에 접근하고 복잡한 시스템을 자연어로 관리하는 혁신적 가능성을 확인했습니다. 이는 기술 비전문가도 시스템 관리를 효율적으로 수행할 수 있게 하며, 운영 효율성 및 비용 절감에 기여할 것으로 기대됩니다.