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이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
하나의 AI 에이전트에게 코드 리뷰, 테스트 작성, 리팩터링을 모두 맡기면 컨텍스트가 길어지면서 품질이 저하됩니다. Anthropic의 연구에 따르면 멀티 에이전트 시스템이 단일 에이전트 대비 90.2% 더 높은 성능을 보였습니다. 본 과정에서는 Claude Agent SDK를 AWS Lambda에서 실행하여 Orchestrator-Worker 패턴의 멀티 에이전트 시스템을 구현하는 방법을 다룹니다. Orchestrator Lambda가 작업을 분할하고, 전문화된 Worker Lambda(reviewer, tester, refactorer)가 각각 독립적으로 에이전트를 실행한 뒤, Opus 모델로 결과를 취합하는 구조입니다. Amazon Bedrock 네이티브 IAM 인증, S3를 통한 컨텍스트 공유, Worker별 독립 타임아웃 확보, Sonnet과 Opus의 비용 최적화 전략, Docker 이미지 빌드 및 Lambda 배포까지의 전체 과정을 안내합니다.
