Smart Agentic AI 구축을 위한 데이터베이스 설계

이 게시물은 에이전트 서비스, 특히 MCP 서버를 위한 데이터베이스 설계에 대해 다룹니다.

에이전트 아키텍처 및 데이터베이스 구성

• LangGraph와 Strands Agent 기반 에이전트의 동적 워크플로우 설명
• Amazon DynamoDB, Redshift, ElastiCache Valkey를 활용한 데이터 저장 및 분석 아키텍처
• Human-in-the-Loop를 통한 프로세스 검증과 안정성 확보

데이터베이스 스키마 설계 및 액세스 패턴

• 도메인, 에이전트, 툴, 사용자 세션 등 주요 엔터티 정의
• DynamoDB 단일 테이블 설계와 파티션키, 소트키 기반 액세스 패턴 상세 설명
• Redshift를 통한 실행 이력 분석과 에이전트 스코어링
• Valkey 캐시를 통한 실시간 성능 최적화

운영 및 분석 활용

• 프로세스 성공률과 사용자별 맞춤 추천을 위한 데이터 활용
• 에이전트별 툴 오류 집계 및 안정성 개선
• 생성형 AI 서비스와의 연동으로 효율적 컨텍스트 제공