아마존웹서비스(AWS)가 새로운 마크다운 기반 형식인 ‘에이전트 SOPs(Agent SOPs)’를 오픈소스로 공개했다. 이 형식은 AI 에이전트를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 설계됐으며, 이전에 AWS가 시도했던 모델 기반 에이전트 개발 방식의 한계를 보완하려는 목적이 있다.
AWS를 포함한 주요 클라우드 업체와 벤더는 기업이 실제 환경에서 에이전트를 빠르게 확장할 수 있는 방법으로 LLM 기반 개발 방식을 적극적으로 제시해왔다. 이는 개발자가 워크플로우를 정의하기 위해 수백 줄의 맞춤 코드를 직접 작성하던 기존 방식과 달리, LLM의 추론 능력을 활용해 에이전트가 따라야 할 워크플로우를 자동 생성할 수 있다는 점에서 속도와 효율을 높인다는 평가를 받았다.
올해 초 AWS는 내부에서 LLM 기반 에이전트를 개발할 때 사용하던 키트(SDK)인 ‘스트랜드 에이전트(Strands Agents)’를 오픈소스로 공개한 바 있다. 그러나 개발자들에 따르면, 스트랜드 에이전트를 내부적으로 활용하는 과정에서 구축한 에이전트를 실제 환경에 배포할 때 일부 문제가 발생한 것으로 나타났다.
AWS는 모델 기반 추론에 의존하는 해당 SDK가 실제 환경에 투입되면 예측하기 어려운 결과를 만들어내는 경우가 많았다고 밝혔다. 이로 인해 출력 결과가 들쭉날쭉해지거나 에이전트가 지침을 잘못 해석하는 문제가 발생했고, 프롬프트를 지속적으로 손봐야 하는 유지보수 부담도 뒤따랐다. AWS는 이런 문제들이 에이전트 개발을 대규모로 확장하는 데 걸림돌이 됐다고 전했다.
이 같은 한계를 피하면서도 복잡한 맞춤 코드를 직접 작성하지 않기 위한 대안으로 AWS가 내놓은 것이 ‘에이전트 SOP(Standard Operating Procedures)’다. SOP는 자연어로 작성된 표준 운영 절차에 RFC 2119에서 정의한 ‘MUST’, ‘SHOULD’, ‘MAY’와 같은 키워드를 결합해, 개발자가 원하는 워크플로우를 에이전트가 안정적으로 생성하도록 안내한다.
AWS는 SOP에 포함된 지침, 매개변수, 키워드가 일종의 골조 역할을 하며, 에이전트의 사고 과정을 일정한 구조 안에 두도록 만든다고 설명했다. 마크다운 기반 형식은 에이전트가 해석하기 쉬운 구조적 틀을 제공해 예측 불안정성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 에이전트가 개발자가 의도한 형태의 워크플로우를 일관되게 생성할 수 있다는 것이다.
AWS에 따르면, 내부 테스트 단계에서 여러 팀이 SOP를 활용해 코드 리뷰, 문서 생성, 사고 대응, 시스템 모니터링 등 다양한 업무를 수행했다. 이 과정에서 복잡한 맞춤 코드를 추가로 작성할 필요도 없었으며, SOP만으로 원하는 워크플로우를 안정적으로 구성할 수 있었다.
AWS는 이런 내부 성과를 기반으로 에이전트 SOP의 코드와 저장소를 깃허브(GitHub)에 공개했다. 이제 외부 개발자들도 동일한 패턴을 사용례에 맞게 적용할 수 있다.
AWS는 SOP가 여러 LLM, 바이브 코딩 플랫폼, 다양한 에이전트 프레임워크와 호환되는 마크다운 형식을 기반으로 하기 때문에 도입 과정 역시 수월하다고 설명했다.
AWS는 블로그 게시글에서 “스트랜드 같은 에이전트 프레임워크는 SOP를 시스템 프롬프트로 삽입할 수 있고, 키로(Kiro)와 커서(Cursor) 같은 개발 도구는 구조화된 워크플로우에 SOP를 활용할 수 있으며, 클로드(Claude)와 GPT-4 같은 AI 모델은 SOP를 직접 실행할 수 있다”라고 설명했다.
또한 AWS는 SOP를 서로 연결해 복잡한 다단계 워크플로우도 실행할 수 있다고 설명했다.
dl-ciokorea@foundryco.com
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