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AWS, AgentCore로 에이전트 시스템 프롬프트 자동 최적화

AWS ML Blog·2026-09-16영문 원문

요약

AWS는 Amazon Bedrock AgentCore의 시스템 프롬프트 최적화 기능을 상세히 소개하는 기술 후속 글을 공개했다. 이 기능은 AgentCore Observability에 기록된 실제 운영 트레이스와 평가 결과(리워드 신호)를 바탕으로 개선된 시스템 프롬프트를 제안한다. 제안된 변경은 오프라인 배치 평가와 실시간 트래픽 A/B 테스트를 거쳐 검증된 뒤 승격되며, 플랫폼 가드레일이 후보안을 사전에 걸러낸다. 추천 엔진은 하나의 리플렉터가 전체 트레이스를 분석하는 'Single Agent Reflector'와, 여러 서브에이전트가 트레이스를 분담 분석하는 실험적 오픈소스 'Sub-Agent Reflector' 두 방식으로 구성된다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

기존에는 트레이스를 사람이 직접 훑어보며 프롬프트를 수동으로 튜닝해야 했는데, 이 워크플로는 그 과정을 트레이스 기반 자동 제안과 A/B 검증으로 대체한다.

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시스템 프롬프트
시스템 프롬프트는 사용자와의 대화가 시작되기 전에 AI 모델에게 미리 전달되는 지침으로, 모델의 역할과 말투, 행동 규칙을 정의하는 텍스트를 말한다.
프롬프트
AI 모델에게 원하는 작업을 지시하기 위해 입력하는 텍스트를 말한다.
가드레일
가드레일은 AI 모델이 유해하거나 부적절하거나 정책에 어긋나는 입력과 출력을 만들지 않도록 시스템 차원에서 걸어두는 제약과 점검 장치를 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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