에이전트 시스템을 이해한다는 것은 기술을 넘어 사고를 다시 설계하는 일이
이번 주 aws MLOps it 인프라 구축 교육은
AI가 스스로 일하도록 구조를 설계하는 ‘에이전트 시스템’을 배우는 시간이었다.
LLM이 문장을 만드는 시대에서,
이제는 AI가 의도를 해석하고, 도구를 호출하고,
단계별로 사고하며, 하나의 워크플로를 수행하는 존재로 확장되고 있다.
기술적으로는
Amazon Q Developer로 개발 흐름을 가속하고,
Bedrock AgentCore로 에이전트 워크플로를 설계하며,
Strands Agents SDK로 실제 에이전트를 구축하는 법을 배웠다.
하지만 기술을 배우면서 더 크게 다가온 건
“AI가 일을 잘하려면, 사람이 문제를 더 잘 정의해야 한다”는 사실이다.
문제가 흐리면 에이전트는 흔들리고,
문제가 선명하면 기술은 자연스럽게 자리를 잡는다.
삶도 마찬가지다.
이번 주는 단지 AI 기술을 배운 시간이 아니라,
내가 해결하고 싶은 문제를 더 선명하게 다듬는 시간이었다.
AI는 결국 도구일 뿐,
방향을 정하는 건 여전히 인간의 몫이라는 것을 깊게 느끼며.
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