Build Your Own AI Butler - A Scheduled Agent That Runs Itself!

개요

AWS Bedrock AgentCore의 관리형 하니스(Managed Harness)를 사용하여 개인 맞춤형 AI 비서인 "The Pulse"를 구축하는 방법을 설명합니다. 이 에이전트는 지정된 시간에 자동으로 실행되어 Hacker News와 Reddit의 최신 AI/ML 기사를 수집하고, 집계된 데이터를 기반으로 요약을 생성하여 사용자에게 전달합니다.

주요 내용

- AI 비서 구축 동기: 사용자는 Tony Stark의 AI 비서 Jarvis처럼 개인의 요구에 맞춰 뉴스를 검색하고, 조언을 제공하며, 확장 가능한 AI 에이전트를 원했습니다.
- Amazon Bedrock AgentCore 활용: OpenClaw와 같은 기존 솔루션의 복잡성을 피해 Amazon Bedrock AgentCore의 미리 보기(preview) 버전 관리형 하니스를 사용하여 자체 에이전트를 구축했습니다.
- "The Pulse" 에이전트의 기능:
* 자동 수집: 매 시간 Hacker News 웹사이트를 브라우저로 접속하여 상위 30개 기사의 제목, 점수, 댓글 수, URL을 추출하고, Reddit의 /r/MachineLearning 및 /r/artificial RSS 피드를 통해 게시물을 수집합니다.
* 데이터 저장: 수집된 데이터는 /mnt/data/runs/ 디렉토리에 시간별 스냅샷으로 영구 저장됩니다.
* 요약 생성: 6시간마다 저장된 스냅샷들을 분석하여 가장 많이 등장하거나 점수가 상승하는 트렌드 기사를 식별하고, /mnt/data/digests/ 디렉토리에 마크다운 형식의 요약본을 생성합니다.
* 대화형 질의: 사용자는 언제든지 에이전트에게 현재 AI 트렌드에 대해 질문할 수 있으며, 에이전트는 저장된 데이터를 기반으로 답변합니다.
* Telegram 알림: 요약본이 생성되면 Telegram을 통해 사용자에게 전송됩니다.
- Lambda 및 EventBridge Scheduler 연동: AWS Lambda 함수와 EventBridge Scheduler를 사용하여 에이전트의 hourly collection 및 summary digest 생성을 자동화합니다. EventBridge Scheduler는 정해진 시간에 Lambda를 트리거하고, Lambda는 AgentCore 하니스를 호출합니다.
- AgentCore Harness의 장점:
* 간편한 배포: agentcore create 및 agentcore deploy 명령어로 프로젝트 설정, 구성, 배포가 간소화됩니다.
* 관리형 브라우저: agentcore_browser 도구를 통해 별도의 브라우저 인프라 관리 없이 헤드리스 Chrome 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
* 영구 저장소: /mnt/data를 통해 세션 간 파일 시스템 데이터가 유지되어 상태 정보를 보존할 수 있습니다.
* 긴 타임아웃: Lambda의 15분 타임아웃 제한과 달리, 마이크로VM은 최대 8시간까지 유지될 수 있어 복잡한 작업 처리에 유리합니다.
* AgentCore Memory: 세션 간 대화 맥락을 유지하여 사용자 질의에 더 적합한 답변을 제공합니다.
- Lambda 및 Scheduler Stack 구성: CDK(Cloud Development Kit)를 사용하여 Lambda 함수, EventBridge 스케줄러, IAM 역할, Secrets Manager 연동 등 관련 인프라를 정의하고 배포합니다. Telegram 봇 토큰은 보안을 위해 AWS Secrets Manager에 저장합니다.
- 비용 고려사항: 주요 비용은 Bedrock 모델 사용료이며, 모델별 토큰 사용량 및 가격 정책에 따라 비용 최적화가 가능합니다 (예: 저렴한 모델을 수집에 사용하고, 추론이 필요한 요약에는 고성능 모델 사용). AgentCore Runtime 및 Browser는 미리 보기 기간 동안 무료입니다.
- 향후 확장 가능성: 양방향 채팅 기능 추가 (API Gateway 웹훅 및 인터랙티브 모드 호출), 추가 뉴스 소스 연동, 모델 변경을 통한 비용 절감, 데이터 시각화를 위한 대시보드 구축 등을 고려할 수 있습니다.

시사점

Amazon Bedrock AgentCore 관리형 하니스를 활용하면 브라우저 접근, 영구 저장소, 긴 처리 시간 등이 필요한 복잡한 AI 에이전트의 개발 및 배포 과정을 크게 단순화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 인프라 구축 대신 에이전트의 핵심 로직과 프롬프트 설계에 집중할 수 있으며, 개인 맞춤형 AI 비서와 같은 실용적인 애플리케이션을 보다 효율적으로 구현할 수 있습니다.