Amazon Bedrock AgentCore: 감지되지 않는 AI 에이전트 오류 탐지

Amazon Bedrock AgentCore 최적화는 AI 에이전트를 대규모로 운영할 때 발생하는 일반적인 문제, 즉 오류 없이 완료되지만 주문 수정이 실행되지 않거나 API 시간 초과 후 재고 있음으로 제품이 보고되는 등 잘못된 결과를 초래하는 동작 장애를 해결합니다. 기존 대시보드는 이러한 문제에도 불구하고 녹색 지표를 보여주며, 문제는 고객 에스컬레이션을 통해 표면화됩니다. AgentCore는 세션 트레이스를 분석하여 환각, 잘못된 동작, 오케스트레이션 오류 등 11가지 장애 범주를 감지하고, 영향을 받은 세션별로 순위가 매겨진 클러스터로 그룹화하여 체계적인 문제와 예외 사례를 구분합니다. 또한 요청 클러스터링을 통한 사용자 의도 분석과 에이전트가 의도된 설계에 비해 어떻게 응답하는지 보여주는 실행 요약을 제공합니다. 사용자는 AgentCore 콘솔을 통해 일회성 또는 정기 보고서를 설정하고, 장애 분석, 사용자 의도 분석 또는 실행 요약을 선택하며, 에이전트 엔드포인트 또는 CloudWatch 로그 그룹을 연결할 수 있습니다. 시장 동향 에이전트를 사용한 데모에서 장애 분석은 에이전트가 도구 호출 없이 금융 데이터를 조작한 환각 사례를 식별했으며, 사용자 의도 분석은 트래픽의 50%가 프로필 및 포트폴리오 검색임을 보여주었고, 실행 요약은 전략 편차를 강조했습니다. 이는 관찰 가능성을 반응적 트레이스 검사에서 사전적 패턴 감지로 전환합니다.