AWS, 클라우드에서 자율 에이전트에 대한 투자를 가속화

아마존 웹 서비스 자신을 통합하기 위해 움직였다 클라우드 기반 자율 에이전트 분야의 선두주자새로운 소프트웨어 서비스와 엔터프라이즈 인공지능 확장을 위해 설계된 독점 하드웨어를 결합합니다. re:Invent 2025에서 이 회사는 이 회사는 모든 조직이 지속적으로 운영할 수 있는 수천, 수백만 대의 에이전트를 배치할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 일련의 발표를 발표했습니다. AWS에서.

이러한 전략적 전환은 생성 모델에 대한 단순한 대화를 배경으로 밀어내고 이를 다음 방향으로 이동시킵니다. 행동 지향적 에이전트 AI최소한의 감독으로 복잡한 작업을 계획, 결정, 실행하는 시스템입니다. 규제와 데이터 보호가 매우 중요한 스페인과 유럽 기업의 경우, AWS의 제안은 다음과 같은 내용을 담고 있습니다. 세밀하게 조정된 보안 제어, 거버넌스 및 에너지 효율성대규모로 이러한 에이전트를 채택할 수 있는 핵심 측면입니다.

AWS의 새로운 세대 자율 에이전트

라스베이거스에서 열린 컨퍼런스에서 AWS는 Agentic AI를 업계의 다음 큰 단계로 정의했습니다. 수 시간 또는 수일 동안 작동하며 동적 추론이 가능한 AI 에이전트 그리고 지속적인 일정 조정 없이 복잡한 작업을 조율할 수 있습니다. 회사의 목표는 미래에 각 회사에는 수십억 명의 내부 에이전트가 있습니다. 상상할 수 있는 거의 모든 기능을 포괄합니다.

이러한 시스템은 다음과 같은 이유로 기존 보조 시스템과 다릅니다. 그들은 단순히 텍스트나 코드를 생성하는 것이 아닙니다.하지만 또한 그들은 워크플로를 계획하고, 외부 도구를 조율하고, 결정을 내립니다. 변화하는 환경에서. 많은 유럽 기업들은 이러한 접근 방식을 통해 고객 서비스 프로세스부터 백오피스 업무까지 모든 것을 자동화할 수 있는 기회를 얻게 되었으며, 이는 위험, 규정 준수 및 개인정보 보호에 대한 엄격한 통제가 유지된다는 전제 하에 가능합니다.

AWS에 따르면 Agentic AI 시장은 향후 10년 동안 급증할 수 있으며 예측에 따르면 이미 가치가 다음과 같습니다. 수천억 달러이 회사는 이러한 에이전트에 대한 액세스를 "민주화"하여 그들이 다음을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표라고 주장합니다. 중소기업 및 대기업 그래서 그들은 고비용의 자체 인프라를 구축할 필요 없이 이를 사용할 수 있습니다.

이 접근 방식은 자동화가 필요한 은행, 보험, 의료 또는 공공 행정과 같은 규제된 유럽 부문에 특히 적합합니다. 추적 가능성, 명확한 정책 및 인적 감독 규제 기관에서 감사를 받을 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore: 기업 에이전트의 신경 중추

AWS 접근 방식의 핵심 요소는 다음과 같습니다. Amazon Bedrock AgentCore, 그 플랫폼 AI 에이전트를 설계, 배포 및 관리합니다. 기업 환경에서 AgentCore는 모델, 기업 데이터 및 비즈니스 도구를 연결하는 중간 계층으로 구상되었습니다. 생산을 위해 설계된 제어 및 안전 메커니즘.

주요 발전 중 하나는 정책미리보기로 제공되며 팀이 정의할 수 있습니다. 자연어를 사용한 행동 한계복잡한 기술 규칙을 작성하는 대신 관리자는 예를 들어 에이전트가 일정 금액을 초과하는 반품은 승인하지 마세요 인간의 검토 없이, 또는 민감한 데이터의 특정 저장소에 접근하지 않는 경우.

이러한 정책은 AgentCore Gateway와 통합됩니다. 가이드라인을 위반하는 작업을 자동으로 차단합니다.Salesforce, Slack 또는 기타 중요 애플리케이션과 같은 시스템에서 무단 작업을 방지하는 보안 계층 ​​역할을 합니다. GDPR 또는 향후 EU AI 규정에 따라 의무가 있는 유럽 기업의 경우, 이러한 유형의 세분화되고 감사 가능한 제어 이는 법적 위험을 완화하는 데 중요한 요소입니다.

또 다른 주목할만한 참신함은 다음과 같습니다. AgentCore 메모리에이전트에게 다음을 제공합니다. 에피소드적 맥락적 기억이 기능을 사용하면 시스템은 각 사용자 또는 사용 사례의 관련 정보(예: 여행 선호도, 프로젝트 컨텍스트 또는 과거 사건)를 기억하여 향후 상호 작용할 때마다 재구성하지 않고도 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

동시에, AgentCore 평가 다음과 같은 차원을 측정하는 13개의 사전 구성된 평가자를 소개합니다. 보안, 정확성, 도구의 적절한 사용 또는 응답 품질이러한 지속적인 모니터링 덕분에 팀은 성과 저하나 잠재적인 행동 편차를 감지하고 자체 평가 시스템을 처음부터 만들지 않고도 에이전트를 조정할 수 있습니다.

프론티어 에이전트: 새로운 팀원이 된 Kiro, 보안 에이전트 및 DevOps 에이전트

AWS는 AgentCore를 기반으로 새로운 에이전트 클래스를 출시했습니다. 국경 관리원기능하도록 설계되었습니다 개발, 보안 및 운영 팀의 가상 멤버이 아이디어는 소프트웨어가 일회성 도구가 아니라 소프트웨어 수명 주기의 영구적인 구성 요소가 된다는 것입니다.

첫 번째는 키로 자율 에이전트Kiro는 소프트웨어 개발에 중점을 두고 있습니다. 기본적인 코드 어시스턴트와 달리 Kiro는 더욱 진보된 접근 방식을 취합니다. "사양 중심 개발"코드를 작성하기 전에 에이전트는 요구 사항, 기술 문서 및 작업 계획을 생성합니다. 세부적으로 표현하여 즉흥적인 수정이나 디자인 오류를 줄였습니다.

키로는 할 수 있다 완전한 코드베이스를 생성, 업데이트 및 유지 관리합니다.여기에는 문서화 및 단위 테스트, 세션 전체에서 지속적인 컨텍스트 유지, 풀 리퀘스트 및 개발자 피드백을 통한 학습이 포함됩니다. 이를 통해 다음 문제를 해결할 수 있습니다. 버그 분류부터 여러 저장소에 영향을 미치는 변경 사항까지항상 팀에서 검토할 수 있는 편집이나 풀 리퀘스트 형태로 제안을 제시합니다.

기술 스타트업과 유럽의 성장 단계 기업들에게 이러한 유형의 에이전트는 유망한 선택이 될 수 있습니다. 납품 주기를 단축하고 개발자를 반복적인 작업에서 해방시키세요그러나 도입을 위해서는 내부 프로세스, 기술적 의존성 위험, AI 생성 코드에 대한 정책을 검토해야 합니다.

가족의 두 번째 구성원은 AWS 보안 에이전트, ~로 생각됨 가상 보안 엔지니어이 에이전트는 아키텍처 문서를 검토하고 풀 리퀘스트를 분석하며 내부 보안 표준 및 알려진 취약점에 대해 애플리케이션을 평가하여 다음을 지원합니다. 사업에 실제로 영향을 미치는 위험을 우선시합니다. 끝없는 일반적인 공지 목록을 생성하는 대신.

AWS Security Agent는 침투 테스트를 주문형 서비스로 변환합니다. 더 자주 그리고 더 낮은 비용으로 실행될 수 있습니다 전통적인 수동 테스트보다. 결과에는 감지된 문제를 신속하게 수정할 수 있도록 하는 수정 코드 제안이 포함되며, 이는 특히 유럽 ​​은행이나 핀테크와 같은 규제된 환경.

세 번째 기둥은 AWS DevOps 에이전트운영의 탁월함에 집중합니다. 이 상담원은 사고 발생 시 다음과 같은 도구의 데이터를 사용하여 "대기" 상태를 유지합니다. Amazon CloudWatch, Dynatrace, Datadog, New Relic 또는 Splunk문제의 근본 원인을 정확히 파악하기 위해 런북과 코드 저장소를 활용합니다.

AWS DevOps Agent는 사고에 대응하는 것 외에도 다음을 분석합니다. 역사적 실패 패턴 이 접근법은 관찰성 향상, 인프라 최적화, 배포 파이프라인 강화, 애플리케이션 복원력 향상을 위한 권장 사항을 제공합니다. 아마존 내부에서는 이 접근법을 통해 이미 수천 건의 내부 에스컬레이션을 처리했으며, 근본 원인 식별률은 80%를 넘는다고 회사 측은 밝혔습니다.

Trainium3 인프라와 자율 에이전트를 구동하는 Trainium4로 가는 길

AWS의 자율 에이전트에 대한 노력은 대규모 인프라 개편을 통해서도 뒷받침됩니다. AWS는 Trainium3 칩 및 Trainium3 UltraServer, 특별히 설계된 대규모 AI 모델 훈련 및 실행 에너지 소비가 적습니다.

Trainium3는 다음으로 만들어졌습니다. 3나노미터 기술 최대 그룹화가 가능한 서버에 통합됩니다. 단일 유닛에 144개의 칩AWS에 따르면 이러한 UltraServer는 다음을 제공합니다. 속도가 4배, 메모리 용량이 4배 이전 세대와 비교했을 때, 40% 더 높은 에너지 효율데이터 센터의 전기 비용을 억제하는 데 중요한 요소입니다.

아키텍처는 연결을 허용합니다 네트워크에 있는 수천 개의 UltraServer 최대 구성을 달성하려면 100만 개의 Trainium3 칩이 함께 작동이 기능은 프런티어 모델을 훈련하고 대량 에이전트를 배치해야 하는 조직을 위해 설계되었으며, 특히 디지털 서비스, 뱅킹 또는 통신 분야의 대형 유럽 공급업체에 유용할 수 있습니다.

Trainium3를 이미 테스트한 최초의 고객 중에는 다음이 있습니다. Anthropic, LLM Karakuri, SplashMusic 또는 Decart이러한 기업들은 추론 비용을 줄이고 학습 시간을 단축하고자 노력해 왔습니다. 이러한 사례는 주로 미국에 집중되어 있지만, AWS의 전략은 유럽을 포함한 전 세계 고객에게도 이러한 기능을 제공하는 것입니다.

장기적으로 AWS는 다음을 확인했습니다. Trainium4는 이미 개발 중입니다이 차세대는 FP4와 FP8의 급격한 성장과 함께 컴퓨팅 성능의 상당한 개선을 약속합니다. 더 높은 메모리 대역폭 다음 세대의 모델과 에이전트를 위해. 관련 측면은 다음과 같습니다. Nvidia NVLink Fusion과의 예상 호환성이를 통해 동일한 인프라에서 Nvidia GPU와 Trainium 칩을 결합하기가 더 쉬워질 것입니다.

이 상호 운용성은 다음과 같은 작업을 하는 개발자를 유치하는 것을 목표로 합니다. CUDA 및 Nvidia 생태계Amazon과 타사 하드웨어를 결합한 하이브리드 인프라에서 이러한 GPU에 이미 최적화된 애플리케이션을 배포할 수 있으므로 기존 라이브러리와 도구에 대한 액세스를 잃지 않고도 비용을 절감할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 생태계, 파트너 및 모델 확장

AWS는 자율 에이전트의 배포를 강화하기 위해 다음을 확장하고 있습니다. 파트너 및 보완 서비스 생태계AWS AI Competency Partners 프로그램에서 회사는 다음을 도입했습니다. 에이전트 AI에 초점을 맞춘 새로운 카테고리 기업 규모에서 자율 솔루션을 전문으로 하는 공급업체를 인정합니다.

디지털 카탈로그 AWS 마켓플레이스 또한 AI 기반 혁신도 통합합니다. 대화형 검색을 위한 에이전트 모드, 가격 협상을 자동화하기 위해 개인 제안을 표현합니다. 다중 제품 솔루션 다양한 공급업체의 그룹 서비스를 포함합니다. 배포 준비가 된 AI 에이전트.

고객 경험 측면에서, Amazon Connect에 29개의 새로운 기능 추가 자동 음성, 실시간 지원 및 예측 분석을 제공하기 위해 자율 에이전트를 활용하는 솔루션입니다. 이러한 기능은 특히 유럽 전역에 분포되어 있으며, 대기 시간을 줄이고 서비스 품질을 향상시키세요 같은 비율로 노동력을 늘리지 않고도.

또한 AWS는 통합되었습니다. Amazon Bedrock에 새롭게 추가된 오픈 웨이트 모델 18종...지금까지 가장 큰 규모의 모델 확장이라고 할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. Mistral AI의 Mistral Large 3 및 Ministral 3 —EU에 강력한 입지를 갖춘 유럽 기업— Google의 Gemma 3, MiniMax의 M2, Nvidia의 Nemotron, OpenAI의 GPT OSS Safeguard특히, 이러한 범위를 통해 기업은 자사의 필요, 규정 준수 요건 및 데이터 주권 선호도에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

전용 인프라가 필요한 고객의 경우 AWS AI 팩토리 그들은 Nvidia GPU, Trainium 칩 및 다음과 같은 서비스를 결합하여 자체 데이터 센터에서 AI 배포를 제공합니다. Amazon Bedrock 대 Amazon SageMaker AI이러한 솔루션은 대규모 조직을 대상으로 설계되었지만, 엄격한 규제나 데이터 상주 제한이 있는 유럽 기업에도 매력적일 수 있습니다.

유럽의 에이전트 보안, 거버넌스 및 기업 채택

AWS는 기술적 역량을 넘어 다음과 같은 문제에 대응하려고 노력하고 있습니다. 보안 및 규정 준수 문제 자율 에이전트의 배치와 함께 제공됩니다. 이 영역에서는 이미 일반적으로 사용 가능합니다. AWS 보안 허브GuardDuty, Amazon Inspector 또는 Amazon Macie와 같은 서비스의 신호를 통합하여 제공합니다. 거의 실시간 위험 분석 클라우드 보안 운영을 조정합니다.

해결책 Amazon GuardDuty 확장 위협 탐지 범위를 확장합니다 Amazon EC2 및 Amazon ECS정교한 공격 시퀀스에 대한 더욱 광범위한 정보를 제공하고 신속한 복구를 용이하게 합니다. 이러한 유형의 도구는 많은 유럽 기업의 목표와 일치합니다. 사고 대응의 일부를 자동화합니다 규제 기관과 감사에서 요구하는 추적성을 잃지 않고도.

동시에 AWS는 에이전트가 인간의 감독을 대체하지 않고 오히려 다음과 같이 작동한다고 주장합니다. 기존 장비 확장프런티어 에이전트는 각 조직의 맥락에서 학습하고 품질, 보안 및 규정 준수 표준에 적응하는 공유 리소스로 구상됩니다. 이는 중소기업이 다음과 같은 경향이 있는 스페인과 같은 시장에서 특히 민감한 사항입니다. 제한된 보안 및 DevOps 리소스.

AWS가 글로벌 기업과 체결한 전략적 협력(예: BlackRock, Nissan, Sony, Adobe 또는 Visa—자율 에이전트가 대규모 중요 운영에 통합될 수 있다는 메시지를 강화합니다. 이러한 거래 중 다수가 다른 시장에서 발표되었지만, 그 효과는 유럽의 자회사와 사업에까지 확대됩니다., 국내 기업에서 유사한 아키텍처의 도입을 가속화합니다.

유럽 ​​기업의 경우 생산성과 배포 속도의 이점을 새로운 EU AI 규정의 요구 사항과 어떻게 균형을 맞출 것인가가 핵심 문제가 될 것입니다. 영향 평가, 투명성 및 위험 관리 사람들에게 큰 영향을 미치는 자동화된 결정을 내리는 시스템에서.

새로운 프런티어 에이전트, Amazon Bedrock AgentCore의 고급 기능, Trainium3로 강화된 인프라(그리고 미래의 Trainium4)의 조합을 통해 AWS는 자체를 참조 플랫폼으로 자리매김하려고 노력하고 있습니다. 자율 에이전트 구축, 관리 및 확장 클라우드에서. 스페인을 비롯한 유럽 전역의 기업에게 가장 중요한 것은 이 생태계가 현재의 규제 및 경제적 맥락을 정의하는 보안, 규정 준수 및 효율성 요구 사항을 간과하지 않으면서 디지털 혁신을 가속화할 수 있는지 평가하는 것입니다.