에이전트가 AWS를 사용하도록 가르치기
요약
본 글은 AI 에이전트가 최신 정보 부족(Knowledge cutoff) 문제를 해결하고 AWS 환경에서 올바르게 작동하도록 돕는 새로운 도구와 경험을 소개합니다. 복잡한 설정 없이도 AI 에이전트를 연결하여 AWS 구축 작업을 쉽게 수행할 수 있게 되었다고 설명합니다.
핵심 포인트
- AI 에이전트는 지식 차단(Knowledge cutoff)으로 인해 최신 정보에 한계가 있습니다.
- 새로운 도구는 기존의 MCP나 Agent Skills처럼 에이전트에게 올바른 AWS 작동 방식을 가르쳐줍니다.
- 복잡한 설정 없이도 AI 에이전트를 연결하여 AWS 구축 작업을 쉽게 시작할 수 있게 되었습니다.
시간이 흐를수록 코드 에이전트들이 얼마나 유능해졌는지 놀라곤 합니다. 심지어 어떤 사람들은 미래에는 엔지니어가 필요하지 않을 것이며, 컴퓨터가 우리와 '부디'나 '감사합니다' 같은 말을 하지 않는 사람들에게 반란을 일으키는 종말론적 상황이 올 것이라고 예측하기도 합니다.
현실과는 거리가 멉니다. 에이전트에게 무언가를 물어보면, 분명히 존재하지도 않거나 적절하지 않을 수 있는 해결책을 만들어내는 것을 알아차렸을 것입니다. 그 이유는 에이전트 자체의 잘못이라기보다는, 최신 라이브러리 API 버전을 제공할 수 없다는 점 때문입니다 [왜냐하면 이들은 정보에 대한 '컷오프(Knowledge cutoff)' 시점을 가지고 있기 때문입니다. 즉, 시간적으로 정지되어 있습니다.] (https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_cutoff)
물론 에이전트가 최신 정보를 찾도록 돕는 도구들이 존재하며, 이를 통해 부족한 정보에 대한 패치를 적용하여 작업을 완료할 수 있게 합니다. 우리는 [MCPs에서 스킬(skills)로] (https://builder.aws.com/content/3Es2FFfx65RFsvYtFyFSPp56T5u/que-es-mcp-explicado-para-devs?trk=02b062ab-d194-401f-85b7-db6aae204076&sc_channel=el) 사용하다가, 이후 이 둘의 혼합 형태로 발전시켜 왔습니다.
그래서 오늘 저는 AWS를 사용할 때 에이전트가 올바른 방식으로 작업을 수행하도록 도와줄 도구에 대해 이야기해 드리고자 합니다.
AWS는 복잡할 필요가 없습니다
네... 누군가가 AWS 사용이 어렵거나 너무 많은 것을 설정해야 한다고 말했을 수도 있습니다. 하지만 아직 아무도 말해주지 않은 것은, 우리가 플랫폼을 개선하여 여러분이 계정을 설정하는 데 너무 많은 시간을 소비하지 않고도 더 쉽게 AWS로 구축할 수 있게 되었다는 것입니다.
새로운 AWS 경험을 통해 훨씬 쉽고 복잡한 과정 없이 시작할 수 있습니다. 더 읽어보고 싶다면 추가 블로그 게시물을 여기 남겨둡니다.
저와 당신처럼 빠르게, 복잡한 절차 없이 시작하는 것을 좋아하는 사람들에게 가장 큰 변화 중 하나는 AI 에이전트를 연결하여 AWS에서 작동하도록 하고 구축 작업을 도와주는 방식입니다.
이 도구는 무엇을 할까요?
전에 말씀드렸듯이, 에이전트는 특정 날짜까지만 학습합니다. 이 도구가 하는 일은 MCP나 Agent Skills처럼 여러분에게 이미 익숙한 도구를 사용하여, 최적의 모범 사례를 활용하고 새로운 경험의 장점을 이용해 에이전트가 AWS에서 '올바르게' 작동하는 방법을 알려줄 수 있게 해준다는 것입니다.
에이전트가 이러한 능력을 갖게 하려면 몇 가지 설정을 할 필요만 있습니다. 하지만 좋은 점은 프롬프트를 복사하여 우리 에이전트에 붙여넣어 작업을 수행하게 할 수 있다는 것입니다. 간단하죠?
설치해 봅시다
계정에 로그인합니다. 아직 계정이 없다면, 계정 생성 리소스를 남겨둡니다. 이제 GitHub를 통해서도 로그인할 수 있습니다!
화면에 나타난 프롬프트를 복사합니다:
프롬프트는 우리 에이전트들에게 Agent Toolkit을 설정해야 한다고 지시합니다. 또한, 새로운 AWS 경험을 사용하도록 지침도 제공합니다.
프롬프트를 에디터에 붙여넣고 에이전트가 완료하기를 기다립니다. 우리가 할 일은 권한을 부여하는 것뿐인데, 에이전트는 CLI(Command Line Interface)가 없는 경우 설치하거나, 있더라도 업데이트하고 다른 많은 것들을 처리할 것입니다.
프롬프트를 붙여넣으면 다음과 같이 시작합니다. 필요한 도구 확인:
여기서 제 에이전트는 설정 작업을 시작하는 데 필요한 모든 것을 확인했습니다:
제 경우, 프로필 이름을 지정해 달라고 요청했습니다. 따라서 기본값(default)을 사용하라고 말하거나 이름을 지정할 수 있습니다. 저는 기본값을 선택합니다.
이 기능은 여러 프로젝트에서 작업하고 싶을 때 유용합니다. 에이전트에게 어떤 프로젝트를 사용해야 하는지 말해주면 해당 프로필을 사용할 것입니다.
프로필이 정의되면 로그인하라는 메시지가 나타납니다. aws login만 실행하면 브라우저 창이 열려 로그인을 완료하고 접근하고자 하는 프로젝트를 선택할 수 있습니다.
제 경우 동료와 프로젝트를 진행하고 있어서 선택할 수 있는 두 개의 카드가 보입니다. 그중 하나는 'Owned by Ramsés'라고 되어 있습니다.
프로젝트에 대해 더 알고 싶다면 이 링크를 확인해 보세요. 정말 새로운 기능입니다!
필요한 옵션을 선택하고 다음 화면으로 넘어가 보겠습니다:
프로젝트를 선택하면 터미널에서 제 계정에 접근할 수 있도록 임시 자격 증명(credentials)이 생성됩니다 (이 접근은 에이전트가 사용합니다. 주의할 점은, 에이전트는 절대 제 토큰이나 비밀번호에 접근하지 못한다는 것입니다).
접근 준비가 되었으므로, 에이전트는 AWS 작업과 함께 사용할 모범 사례를 담고 있는 Agent Skills를 구성합니다.
이것은 에이전트가 특정 상황에서 무엇을 해야 할지 알고, 임의로 지어내는 것을 방지하기 위해 추가적인 지침을 제공합니다.
이후 AWS를 최대한 활용하기 위한 새로운 규칙과 지침을 설치하게 됩니다.
이것은 에이전트 가이드에 지침을 추가합니다. 저는 Kiro를 사용하고 있으므로, 이 지침들을 Steering Files에 설정할 것입니다.
완료되면, 에이전트는 우리 계정에서 작업하는 데 필요한 모든 도구를 갖게 됩니다. 심지어 저에게도 새로운 웹앱을 요청할 수 있다고 나옵니다.
유용하게 사용되는 또 다른 점은 AWS의 새로운 경험에 대해 질문할 수 있다는 것입니다.
새로운 경험에서 멋진 또 다른 점은 지출 한도(spending limits)에 대한 정보도 언급한다는 것입니다.
시작하여 생성해 봅시다
이것을 가지고 우리가 상상하는 모든 것을 만들고 즉시 우리 계정에 배포할 수 있습니다. 더 이상 설정에 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 이제 AWS가 기본적으로 합리적인 설정을 갖춘 계정을 제공하여 걱정할 필요 없이, 그 시간을 구축하는 데 활용할 수 있습니다.
기억하세요: AWS를 사용하려고 할 때마다 aws login만 입력하면 임시 자격 증명(credentials)이 생성되어 에이전트가 리소스를 배포할 수 있게 됩니다. 주의! 에이전트가 당신을 대신해 취하는 모든 행동을 검토하여 항상 자신이 무엇을 하는지 확실하게 하세요 🙂.
이 새로운 경험으로 가장 먼저 무엇을 만들고 싶나요? 댓글로 남겨주세요.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기