아마존웹서비스(AWS)가 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 LangGraph(랭그래프) 기반 멀티 에이전트 시스템을 서버리스 환경에서 대규모로 구동하는 방법을 AWS 머신러닝 블로그에 공개했다. AgentCore는 AI 에이전트의 런타임 실행·메모리 관리·도구 호출·오케스트레이션을 관리형 서비스로 제공하는 플랫폼으로, 개발자가 인프라 운영 부담 없이 에이전트 로직 개발에 집중할 수 있도록 설계됐다.
LangGraph는 그래프 구조로 에이전트 워크플로우를 정의하는 오픈소스 프레임워크다. 노드와 엣지로 에이전트 간 데이터 흐름과 의사결정 경로를 명시적으로 표현하기 때문에 여러 에이전트가 협력하는 복잡한 시스템을 구성하기에 적합하다. AWS는 이 LangGraph 워크플로우를 Bedrock AgentCore 위에서 실행함으로써 자동 스케일링·내결함성·보안 격리 같은 엔터프라이즈급 인프라 기능을 LangGraph 에이전트에 투명하게 적용할 수 있다고 설명했다. 에이전트 메모리 관리는 AgentCore의 내장 메모리 서비스가 처리하며, 도구 호출 역시 관리형 게이트웨이를 통해 이뤄진다.
이번 가이드는 대규모 에이전트 배포 시 흔히 발생하는 확장성과 운영 복잡도 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 서버리스 방식이므로 트래픽이 없을 때는 비용이 발생하지 않고, 요청이 몰릴 때는 자동으로 용량이 확장된다. AWS는 고객 서비스 자동화·내부 지식 탐색·코드 리뷰 지원 등 다양한 엔터프라이즈 사용 사례에 이 아키텍처를 적용할 수 있다고 밝혔다. LangGraph와 Bedrock 모델을 결합하면 Claude(클로드)·Amazon Nova 등 파운데이션 모델을 에이전트 두뇌로 활용하면서도 AWS의 관리형 인프라 위에서 운영할 수 있다는 점이 핵심 이점이다.
Bedrock AgentCore는 AWS가 2026년 초 발표한 에이전트 인프라 서비스로, 에이전트 프레임워크의 다양성이 늘어나는 가운데 AWS 클라우드에서 프레임워크 종류에 관계없이 에이전트를 실행할 수 있는 공통 런타임을 제공하겠다는 전략을 반영한다. LangGraph·Strands Agents 등 복수의 프레임워크를 지원함으로써 특정 벤더에 종속되지 않는 유연한 멀티 에이전트 아키텍처를 추구하는 기업 고객을 겨냥했다.
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