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AI 에이전트·툴 유즈

AWS, Denodo·Bedrock AgentCore로 에이전트용 시맨틱 레이어 구축 소개

AWS ML Blog·2026-10-20영문 원문

요약

AWS ML 블로그는 Denodo 플랫폼과 Amazon Bedrock AgentCore를 이용해 에이전트형 AI를 위한 시맨틱 레이어를 구축하는 방법을 소개했다. 이번 사례는 이전 글의 Stardog 지식그래프 대신 Denodo를 사용하며, Amazon Aurora·Amazon Redshift에 더해 온프레미스 PostgreSQL 데이터베이스까지 연동해 가상 사설 클라우드 경계를 벗어난 데이터 연합 문제를 다룬다. Bedrock 기반 파운데이션 모델이 질의를 계획하고, Denodo MCP 서버가 Model Context Protocol을 통해 거버넌스가 적용된 뷰를 에이전트에 노출한다. AgentCore Identity의 On-Behalf-Of 토큰 교환으로 최종 사용자 신원이 전달되고, Global Security Policies가 질의 시점에 행·열 필터를 적용한다. Denodo는 Agora 관리형 서비스 또는 Amazon EC2·EKS 자가 관리 방식으로 배포할 수 있다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

이전 글의 지식그래프 기반 구현을 데이터 가상화 플랫폼으로 교체한 사례로, 소스가 AWS 밖 온프레미스에 있어도 동일한 거버넌스된 질의 패턴이 적용됨을 보여준다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
MCP
MCP(Model Context Protocol)는 LLM 애플리케이션이 파일, 데이터베이스, 외부 API 같은 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 만든 개방형 프로토콜을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.

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