AWS, 에이전트 AI 본격화… ‘모델 혼합 전략’로 차세대 워크플로우 공략

아마존웹서비스(AWS)가 미래 인공지능(AI) 워크플로우를 대비한 전략을 강화하고 있다. 핵심은 다양한 AI 모델의 유연한 통합과 에이전트형 AI의 실용화를 앞세운 차세대 인재 구성에 초점을 맞춘 점이다. 현재 AWS는 올해 하반기 're:Invent' 행사를 앞두고 자동화 지능과 에이전트 AI에 기반한 제품 업데이트를 속도감 있게 추진 중이다.

제품 책임자인 아툴 데오는 'AWS Bedrock' 팀을 이끄는 인물로, 최근 열린 'AWS 리더십 서밋 2025'에서 더CUBE와 진행한 인터뷰에서 “다양한 기업들의 모델을 기존 워크플로우에 자연스럽게 연결해 활용 가능한 구조가 중요해지고 있다”며, 이를 통해 고도화된 AI 지시 수행 능력과 자동화 흐름의 개선이 가능하다고 강조했다. 특히 AWS는 자체 개발한 ‘노바(Nova)’ 모델을 중심으로 고성능 모델과 비용 효율 모델을 동시에 조합할 수 있는 환경을 확대하고 있다.

대표적인 예시로 소개된 것이 ‘지능형 프롬프트 라우팅’ 기능이다. 이를 통해 사용자는 과업에 따라 최적화된 AI 모델을 자동으로 선택해 활용할 수 있다. 여기에 더해 ‘모델 증류’ 기능은 대형 AI 모델로부터 핵심 지능을 추출해 소형 특화 모델로 이전하는 기술로, 대규모 데이터 요구 없이도 고정밀 수행이 가능한 맞춤형 모델 개발을 가능케 한다.

이 같은 복수 모델 혼합 전략은 ‘모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)’에서도 확인된다. MCP는 API와 달리 상태 유지 기능과 보안성을 제공하여 AI 에이전트가 다양한 데이터 소스를 인지하고 활용할 수 있도록 돕는다. 데오는 “MCP가 제공하는 유연성은 고객지원, 코드 생성, 부동산 중개 등에서 AI의 어시스턴트 역할을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.

AWS는 궁극적으로 고객이 어떤 AI 모델을 선택하든 지원할 수 있는 플랫폼 중심 전략을 구축 중이다. 데오는 “하나의 워크플로우 내에서도 서로 다른 모델이 조합돼 활용되는 경향이 빠르게 늘고 있다”며, “기존의 검색 증강 생성(RAG) 방식에서 한발 더 나아가 여러 생성형 모델을 혼합 적용하는 사례가 일반화될 것”이라고 전망했다.

AWS는 AI 기술의 미래가 모델 간 다양성과 유기적 연결을 전제로 발전할 것으로 보고 있다. 이를 반영한 Bedrock의 진화와 에이전트 AI 개발 역량은 향후 기업 고객의 선택지와 경쟁력을 새롭게 바꿔 놓을 전망이다.