Amazon Bedrock AgentCore 가이드: 런타임·세션과 에이전트 엔드포인트

InYourLeague 리서치 · 2026-08-27

Answer in brief

Amazon Bedrock AgentCore Runtime은 에이전트와 도구를 위한 안전한 서버리스 호스팅 환경으로, 프레임워크와 모델의 유연성, 세션 격리, MCP/A2A 통신, 스트리밍, 인증, 기본 제공 추적 기능을 지원합니다. 애플리케이션은 세션 식별자로 대화 문맥을 유지하고 에이전트 출력을 실시간으로 처리할 수 있습니다. 인용된 공식 문서에는 제품 수준에서 선택할 수 있는 모델 ID가 정의되어 있지 않습니다.

Key facts at a glance

Failure modes and verification

FAQ

Amazon Bedrock AgentCore Runtime은 무엇을 호스팅합니까?

AI 에이전트나 도구를 안전한 전용 환경에서 호스팅합니다. 관리형 microVM은 필요할 때 시작되는 서버리스 세션을 제공하며, Instances는 지속적인 세션, GPU 워크로드, 공유 인프라에서 협업하는 여러 에이전트를 지원합니다. Runtime 개요를 참고하십시오.

AgentCore Runtime에서는 어떤 프레임워크와 모델을 사용할 수 있습니까?

LangGraph, Strands, CrewAI, 사용자 정의 에이전트 코드를 사용할 수 있습니다. 모델은 Amazon Bedrock을 통해 제공되는 모델뿐 아니라 Anthropic, Google, OpenAI가 제공하는 모델과도 연동할 수 있습니다. 프레임워크 및 모델 안내를 참고하십시오.

대화 문맥을 유지하면서 세션을 어떻게 격리합니까?

새 대화마다 고유한 runtimeSessionId를 발급하고, 같은 대화를 계속할 때 해당 식별자를 재사용합니다. 서버리스 실행 방식에서는 각 사용자 세션이 CPU, 메모리, 파일 시스템이 격리된 전용 microVM에서 실행됩니다. 세션 관리와 세션 격리를 참고하십시오.

애플리케이션은 엔드포인트를 어떻게 호출하고 응답을 스트리밍합니까?

엔드포인트의 runtime ARN, 세션 식별자, 에이전트가 기대하는 페이로드로 InvokeAgentRuntime을 호출합니다. 출력은 스트리밍 청크로 반환되며, 지속적인 WebSocket 연결을 사용하면 양방향 스트리밍도 구현할 수 있습니다. 호출 가이드를 참고하십시오.

어떤 인증, 프로토콜, 추적 기능을 사용할 수 있습니까?

AWS 권한으로 호출하는 주체에는 bedrock-agentcore:InvokeAgentRuntime 권한이 필요하며, 요청에 사용자 인증용 bearer token을 포함할 수도 있습니다. Runtime은 MCP와 A2A 통신, AgentCore Identity 연동과 아웃바운드 인증, 추론 단계·도구 호출·모델 상호작용에 대한 기본 제공 추적 기능을 지원합니다. Runtime 기능과 인증 안내를 참고하십시오.

Sources and freshness

• Official source
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• Last verified: 2026-08-27

Extended guide

Amazon Bedrock AgentCore Runtime은 기반이 되는 세션 인프라를 직접 관리하지 않고도 에이전트나 도구를 배포하고 실행할 수 있게 하는 안전한 전용 호스팅 환경입니다. 관리형 microVM은 필요할 때 시작되고 수요에 따라 확장되는 서버리스 세션을 제공하며, 실제 사용한 리소스를 기준으로 과금됩니다. 고객 계정의 AWS 관리형 Amazon EC2 인프라에서 실행되는 Instances도 선택할 수 있습니다. Instances는 지속적인 세션, GPU 가속 워크로드, 하나의 인스턴스를 공유하며 협업하는 여러 에이전트에 적합합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Runtime 가이드

이 가이드는 2026-08-27을 기준으로 공식 문서를 확인해 작성했습니다.

핵심 기능

AgentCore Runtime은 특정 프레임워크에 종속되지 않습니다. LangGraph, Strands, CrewAI로 개발한 에이전트뿐 아니라 특정 프레임워크를 사용하지 않는 사용자 정의 에이전트도 실행할 수 있습니다. Amazon Bedrock을 통해 제공되는 모델은 물론 Anthropic, Google, OpenAI가 제공하는 모델과도 연동할 수 있으며, 공식 문서는 Claude와 Gemini 계열을 예로 제시합니다. 실제로 사용할 모델을 정하고 호출하는 과정은 호스팅된 에이전트 구현에 포함됩니다.

서버리스 실행 방식에서는 각 사용자 세션이 격리된 전용 microVM에서 실행됩니다. 세션마다 CPU, 메모리, 파일 시스템 리소스가 분리되므로 상태를 유지하는 에이전트의 추론 과정을 보호하고 세션 간 데이터 오염을 방지하는 데 도움이 됩니다. 세션이 완료되면 해당 microVM 전체가 종료되고 메모리 내용이 정리됩니다. 새로운 runtimeSessionId를 사용하면 새 대화가 시작되고, 이전 요청과 같은 식별자를 사용하면 기존 대화 문맥을 이어 갈 수 있습니다. microVM 세션은 최대 8시간, Instances 세션은 최대 14일 동안 실행할 수 있습니다.

에이전트는 Model Context Protocol (MCP) 또는 Agent to Agent (A2A)를 통해 다른 에이전트나 도구와 통신할 수 있습니다. InvokeAgentRuntime은 runtime ARN으로 배포된 엔드포인트를 지정하고 에이전트 출력을 스트리밍 청크로 반환합니다. 멀티모달 요청을 포함해 최대 100 MB의 바이너리 페이로드를 받을 수 있습니다. 지속적인 WebSocket 연결을 사용하면 대화형 애플리케이션에서 실시간 양방향 스트리밍을 구현할 수 있습니다.

AWS 권한으로 호출할 때는 호출 주체에 bedrock-agentcore:InvokeAgentRuntime 권한이 필요합니다. 요청에는 에이전트가 사용자 인증에 사용할 bearer token을 포함할 수도 있습니다. OAuth를 연동하는 경우에는 AWS SDK로 InvokeAgentRuntime을 호출할 수 없으며 HTTPS 요청을 사용해야 합니다. AgentCore Identity는 에이전트마다 별도의 ID를 부여하고 Okta, Microsoft Entra ID, Amazon Cognito 같은 기업용 ID 공급자와 연동합니다. 또한 Slack, Zoom, GitHub 같은 외부 서비스에 접근할 때 OAuth나 API key를 사용하는 아웃바운드 인증을 지원합니다. 기본 제공 추적 기능은 추론 단계, 도구 호출, 모델 상호작용을 기록해 디버깅과 감사를 돕습니다.

엔드포인트를 안전하게 호출하는 절차

1. 배포된 엔드포인트의 AgentCore Runtime ARN을 확인합니다. 특정 에이전트 버전이나 엔드포인트를 지정해야 할 때만 선택적 qualifier를 추가합니다. ARN과 qualifier의 역할을 구분하면 잘못된 배포 대상을 호출하는 실수를 줄일 수 있습니다.
2. 새 대화마다 충돌 가능성이 낮은 runtimeSessionId를 생성합니다. 공식 문서의 권장 사항에 따라 UUID 같은 고유 식별자를 사용하는 것이 좋습니다. 기존 대화 문맥을 이어 가야 할 때만 이전 식별자를 재사용하고, 사용자나 대화가 달라지면 반드시 새 값을 사용합니다.
3. 에이전트 진입점이 기대하는 형식으로 페이로드를 인코딩합니다. 파싱된 JSON의 prompt에는 문자열뿐 아니라 목록이나 객체도 들어올 수 있으므로, 프레임워크에 전달하기 전에 문자열인지 확인해야 합니다. 문자열이 아닌 값에 toolUse 콘텐츠 블록이 포함되면 모델의 추론과 가드레일 평가를 거치지 않고 지정된 도구가 직접 실행될 수 있습니다.
4. 응답의 contentType을 확인하고 데이터가 도착하는 즉시 처리합니다. text/event-stream 응답은 이벤트 단위로 읽고, application/json 응답은 청크를 모아 올바른 JSON으로 해석합니다. 배포된 에이전트가 다른 콘텐츠 형식을 반환하도록 설계됐다면 해당 형식도 명시적으로 처리합니다.
5. 오류는 원인에 맞게 처리합니다. ValidationException은 ARN, 세션 식별자, 페이로드 형식을 바로잡고, ResourceNotFoundException은 ARN과 리소스 존재 여부를 확인하며, AccessDeniedException은 IAM 권한을 수정합니다. ThrottlingException에는 지수 백오프를 적용하고, 일시적인 RetryableConflictException에는 짧은 지수 백오프로 재시도합니다. 테스트, Git 명령, 빌드, 환경 설정처럼 결과가 결정적이어야 하는 셸 작업은 같은 세션에서 InvokeAgentRuntimeCommand를 사용합니다. 에이전트의 판단이나 도구 동작을 조사할 때는 기본 제공 추적 데이터를 검토합니다.

모델 카탈로그 범위

인용된 공식 문서는 다양한 모델과의 연동을 설명하지만 AgentCore Runtime에서 선택할 수 있는 모델 ID를 정의하지 않습니다. 따라서 제품 이름을 근거로 amazon-bedrock-agentcore라는 모델 식별자를 추정해서는 안 됩니다. 근거는 Runtime 개요와 호출 가이드에서 확인할 수 있습니다.

모델 제공 범위 안내: 공식 출처는 선택 가능한 모델 ID를 지정하지 않습니다.