아마존웹서비스(AWS)가 자사의 AI 전략을 한층 강화하며, 누구나 손쉽게 에이전트형 AI(agentic AI)를 개발·배포할 수 있는 새로운 기술적 해법들을 대거 공개했다. 3일(현지시간) AWS는 연례 컨퍼런스 're:Invent 2025'에서 개발자 및 기업 고객을 위한 강화 학습 기반의 간편한 커스터마이징 도구, 코드 몇 줄만으로 구현 가능한 오픈소스 프레임워크 ‘스트랜즈(Strands)’의 TypeScript 지원 등 일련의 업데이트를 내놨다.

이번 발표에서 핵심 메시지는 ‘복잡함을 걷어내고 누구에게나 AI 에이전트 구축을 가능하게 하겠다’는 방향으로 요약된다. 스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) AWS 에이전트형 AI 부문 부사장은 “누가 에이전트를 만들 수 있는지, 그 속도가 빠르게 바뀌고 있다”며 “이제는 스케일이 과제가 된 만큼, 신뢰성과 확장성 있는 구축 체계가 필요하다”고 강조했다.

AWS는 그 일환으로 지난 5월 공개한 오픈소스 SDK ‘스트랜즈 에이전트(Strands Agents)’를 중심 기술로 삼고 있다. 이 도구는 기본 모델 위에 손쉽게 AI 에이전트를 얹을 수 있도록 설계됐으며, 현재까지 500만 건 이상의 다운로드를 기록했다. AWS는 이 제품을 TypeScript 언어로 확대 지원하고, 엣지 디바이스에 대한 정식 호환도 발표했다. 또한 미리보기 기능으로 탑재된 ‘에이전트 행동 검증’ 업데이트는 테스트 중 배포 단계에서도 에이전트 성능을 체계적으로 측정·개선할 수 있도록 지원한다.

모델 정확도와 효율성을 둘러싼 기업들의 불안 요소도 AWS는 정면 대응에 나섰다. 새로운 'Reinforcement Fine-Tuning' 기능은 처리가 무거운 파인튜닝의 복잡성과 비용을 덜면서도, 상황에 따라 최적의 방법을 선택해 맞춤형 모델을 개발할 수 있도록 돕는다.

여기에 AWS는 AI학습 솔루션인 ‘아마존 세이지메이커 하이퍼팟(SageMaker HyperPod)’의 대규모 분산처리 기능을 개선해 모델 학습 과정에서 장애 발생 시 수 분 내 복구 가능한 ‘체크포인트 없는 학습’ 기능도 추가했다. 이는 AI 가속기 수천 개로 구성된 대형 클러스터 환경에서도 효율적으로 학습을 이어갈 수 있는 환경을 조성한다.

한편 이날 기조연설에는 우주 개발 기업 블루오리진(Blue Origin)의 윌리엄 브레넌 부사장도 연사로 나서 자사의 내부 AI 시스템 ‘블루GPT(BlueGPT)’와 함께, 인공위성 및 로켓 제조에까지 AI 에이전트를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 그는 “우리는 AI 에이전트를 통해 로켓 전체를 설계하고 제조하는 세상을 지향한다”며 “블루오리진 내 모든 팀원이 AI 에이전트와 함께 일하고 있다”고 밝혔다.

궁극적으로 AWS는 이번 발표를 통해 에이전트형 AI를 클라우드 생태계의 핵심 동력으로 삼겠다는 비전을 제시한 셈이다. 이를 위해서는 사용자들이 이 기술을 신뢰하고 실제 업무에 적용할 수 있어야 하며, 시바수브라마니안 부사장은 “에이전트형 AI의 미래는 모든 것을 할 수 있는 AI가 아니라, 믿고 맡길 수 있는 AI에 달려 있다”고 덧붙였다.