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.
이 과정에서는 Amazon Bedrock AgentCore Memory를 활용하여 과거 상호작용을 기억하고 맥락을 이해하는 지능형 AI 에이전트를 구축하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 모델의 근본적인 한계인 무상태성(Statelessness)을 극복하고, 단기 메모리와 장기 메모리를 통해 사용자와의 지속적인 관계를 구축하는 완전 관리형 메모리 시스템을 다룹니다. 단기 메모리는 세션 내 대화를 그대로 저장하며, 장기 메모리는 의미 있는 정보만을 추출하여 지속 가능한 지식으로 변환합니다. Context Rot 현상을 방지하기 위한 선별적 메모리 관리, Semantic Memory, User Preference Memory, Summary Memory, Episodic Memory 등 네 가지 메모리 전략의 설계 및 구현, 3계층 계층 구조(memory_id, actor_id, session_id)를 통한 데이터 격리 및 보안 관리를 학습합니다. Bedrock AgentCore SDK와 Strands Agents의 통합을 통한 자동화된 메모리 관리, Memory Forking을 활용한 대화 분기 및 A/B 테스팅, 실시간 롤백 구현 방법을 실습하며, 엔터프라이즈 환경에서 안전하고 확장 가능한 AI 에이전트 구축 방안을 제시합니다.
