AWS 생성형 AI 이노베이션 센터(GenAI Innovation Center)가 일본 HR 시스템 기업 웍스 휴먼 인텔리전스(Works Human Intelligence, WHI)와 공동으로 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AI 에이전트를 구축하고 비용을 최대 97% 절감했다고 밝혔다. WHI는 일본 대기업과 공익법인을 대상으로 통합 HR 시스템 ‘COMPANY’를 개발·운영하는 기업으로, 조직 변경이나 인사제도 개정 등 빈번하게 발생하는 루틴 업무 처리에 AI 에이전트를 도입했다.
이번 프로젝트에서 구축된 에이전트는 두 종류다. 첫 번째는 통근수당 신청 승인 에이전트로, 직원 이사 시 발생하는 통근수당 신청을 자동 처리한다. 당초 LangGraph와 Amazon ECS·AWS Fargate 조합으로 개발 중이던 이 에이전트는 AgentCore 출시를 계기로 아키텍처를 전환했다. 모든 로직이 동일한 ECS 태스크에서 돌아가는 모놀리식 구조에서 벗어나, 서브 에이전트들이 AgentCore 런타임 위에서 개별 실행되는 분산 구조로 바꿔 향후 확장성을 확보했다. Slack을 진입점으로 삼아 Amazon DynamoDB와 Amazon Cognito로 멀티테넌시를 구현했으며, AgentCore Observability로 전환해 자체 Langfuse 호스팅 비용도 줄였다. 두 번째는 브라우저 조작 에이전트로, COMPANY 시스템에 직접 접속해 데이터 확인, 조작 실행, 증거 수집을 대신 수행한다. Strands Agents와 Playwright MCP를 결합해 구축했으며, 대화 히스토리 정리와 반환값 필터링, 도구 프롬프트 캐싱 적용으로 브라우저 조작 토큰 사용량을 88% 줄였다.
브라우저 조작 에이전트의 워크플로우는 지식베이스에서 최적 조작 템플릿을 검색한 뒤 플레이스홀더를 실제 데이터로 채워 조작 매뉴얼을 생성하고, 이를 기반으로 브라우저를 구동해 현황을 확인한다. CSV 등 수집된 정보를 바탕으로 변경 제안을 생성해 사용자 승인을 받은 후 최종 실행하는 구조다. 에이전트 자율 판단으로 사용자 입력이 불완전한 경우나 부분 작업만 요청된 경우도 유연하게 처리할 수 있다. AgentCore 런타임은 VPC(가상 사설 클라우드) 내에 배치해 IP 주소 제한이 걸린 COMPANY 시스템 접근 요건도 충족했다.
이번 사례는 프로덕션 AI 에이전트 구축에서 비용과 관리 복잡성이 핵심 장벽임을 보여주는 동시에, 관리형 플랫폼 전환으로 두 문제를 동시에 해소할 수 있음을 입증한다. HR·금융·IT 운영 등 반복 구조화 업무가 많은 기업 도메인에서 AgentCore 기반 에이전트 도입이 확산될 것으로 전망된다.
