2025년 6월 25일 작성

Amazon Bedrock Agent Best Practices - 성능, 비용, 보안 최적화하기

Amazon Bedrock Agent는 model 선택, caching, monitoring 설정을 통해 성능, 보안, 비용을 최적화할 수 있습니다.

Amazon Bedrock Agent Best Practices

  • Bedrock Agent를 운영할 때 성능, 비용, 보안 측면에서 고려할 사항입니다.
  • single agent든 multi-agent든 공통으로 적용됩니다.

Performance 최적화 전략

  • model 선택과 caching으로 latency와 cost를 줄입니다.

Model Selection 최적화

  • agent마다 적합한 model을 선택합니다.
    • 복잡한 reasoning이 필요한 agent에는 Claude 4.5 Opus를 씁니다.
    • 간단한 분류 작업에는 Claude 4.5 Haiku를 써서 비용을 줄입니다.
    • 빠른 응답이 필요한 agent에는 low-latency model을 배치합니다.
  • temperature, max token 같은 parameter도 agent별로 다르게 설정합니다.

Caching과 Result Reuse

  • 자주 조회하는 정보는 cache합니다.
    • knowledge base 검색 결과를 cache해서 같은 질문에 빠르게 응답합니다.
    • agent 응답도 일정 시간 동안 재사용합니다.
  • agent 간 data 전달을 최적화합니다.
    • 큰 data는 S3에 저장하고 URL만 전달합니다.

Monitoring과 Observability

  • agent가 여러 개면 어디서 문제가 생겼는지 파악하기 어렵습니다.
  • CloudWatch로 metric을 수집하고, X-Ray로 request 흐름을 추적합니다.
graph TB
    subgraph monitoring_layer[Monitoring Layer]
        cloudwatch[CloudWatch Metrics]
        xray[X-Ray Tracing]
        logs[CloudWatch Logs]
    end

    subgraph agent_metrics[Agent Metrics]
        latency[Response Latency]
        tokens[Token Usage]
        errors[Error Rate]
        throughput[Throughput]
    end

    subgraph dashboards[Dashboards and Alerts]
        dashboard[Custom Dashboard]
        alerts[CloudWatch Alarms]
        reports[Cost Reports]
    end

    agent_metrics --> monitoring_layer
    monitoring_layer --> dashboards

Agent Level Monitoring

  • 개별 agent의 성능을 측정합니다.
    • response time, error rate, throughput을 확인합니다.
    • token 사용량을 tracking해서 비용을 관리합니다.
    • knowledge base hit rate를 분석해서 검색 효율을 평가합니다.
  • conversation log를 분석해서 어떤 질문에서 실패하는지 파악합니다.

System Level Observability

  • 전체 request 흐름을 추적합니다.
    • X-Ray로 agent → tool 호출 순서를 시각화합니다.
    • 어느 단계에서 병목이 생기는지 파악합니다.
  • CloudWatch Alarm으로 이상 상황을 감지합니다.
    • error rate가 급증하거나 latency가 높아지면 alert를 보냅니다.

Security와 Governance

  • agent마다 접근 권한을 다르게 설정하고, 모든 활동을 logging합니다.

Access Control 구현

  • IAM role로 agent별 권한을 관리합니다.
    • order agent는 주문 DB만, product agent는 제품 catalog만 접근하게 합니다.
    • least privilege : 필요한 최소 권한만 부여합니다.
  • data encryption으로 정보를 보호합니다.
    • 전송 중 data는 TLS로 암호화합니다.
    • 저장된 data는 KMS로 암호화합니다.

Audit과 Compliance

  • CloudTrail로 모든 API 호출을 기록합니다.
    • 누가, 언제, 어떤 agent를 호출했는지 추적합니다.
    • conversation history도 저장해서 문제 발생 시 원인을 분석합니다.
  • PII data 처리 정책을 각 agent에 적용합니다.
    • 개인 정보는 masking하거나 별도 storage에 저장합니다.

비용 최적화 방안

  • 비용은 model 호출, token 사용량, infrastructure로 나뉩니다.

Model Usage 최적화

  • agent별로 적합한 model을 선택합니다.
    • 호출이 적은 agent는 on-demand로, 호출이 많은 agent는 provisioned throughput으로 설정합니다.
    • batch 처리가 가능한 작업은 off-peak 시간에 돌립니다.
  • prompt를 간결하게 작성해서 token 사용량을 줄입니다.
    • 불필요한 context를 제거합니다.
    • 응답 길이를 제한합니다.

Infrastructure Cost Management

  • serverless architecture를 활용합니다.
    • Lambda memory와 timeout을 최적화합니다.
    • S3 storage class를 data 접근 빈도에 맞게 선택합니다.
  • resource tagging으로 비용을 추적합니다.
    • agent별, team별로 비용을 분리해서 확인합니다.
    • budget alert를 설정해서 예상치 못한 비용 증가를 방지합니다.

Agent Design Principles

  • 하나의 agent는 하나의 역할만 담당합니다.
    • order agent가 제품 추천까지 하면 안 됩니다.
      • 제품 추천은 product agent가 담당합니다.
    • 기능이 늘어나면 새로운 agent를 추가합니다.
  • agent 간 의존성을 최소화합니다.
    • order agent를 수정해도 product agent에 영향이 없어야 합니다.
    • 독립적으로 개발하고 배포합니다.

Testing과 Validation

  • unit test, integration test, end-to-end test 3단계로 testing을 수행합니다.
    • unit test : 각 agent가 단독으로 잘 동작하는지 확인합니다.
    • integration test : agent가 tool을 잘 호출하는지 확인합니다.
    • end-to-end test : 사용자 요청부터 최종 응답까지 전체 흐름을 검증합니다.
  • load testing으로 동시 처리 능력을 측정합니다.
    • 동시에 100명이 질문하면 어떻게 되는지 확인합니다.

Reference

목차