이 이벤트용 핸즈온 절차는 누구나 원하는 시간에 시도할 수 있습니다! (30분~1시간 예상)

이를 로우코드 (Low-code)로 빠르게 만들어 봅니다.

다소의 AWS 이용료(수십 엔~수백 엔 예상)가 발생합니다. 본인의 책임하에 실시해 주세요.

풀 서버리스 (Full Serverless) 방식이므로, 비용의 대부분은 브라우징 중인 LLM API의 추론 토큰 요금입니다.

AWS 계정 신규 생성

※ 「유료」 플랜을 선택해 주세요

가입 후, 매니지먼트 콘솔 (Management Console)에 로그인

리전을 「버지니아 북부」로 설정

S3 콘솔로 이동

S3 버킷을 신규 생성

• 버킷 이름은 전 세계에서 유일한 것으로 설정. 나머지는 기본값(Default)으로 OK

다음 사내 문서 샘플을 다운로드하여, 생성한 버킷에 업로드

Bedrock 콘솔로 이동

구축 > 지식 기반 (Knowledge Base) > Create Managed KB

「S3 참조」 버튼을 통해 위의 버킷을 선택. 나머지는 기본값 그대로 「지식 기반 생성」

자동으로 RAG 구축과 최초 동기화가 시작됩니다. 몇 분 정도 소요되므로 다음 작업으로 넘어가도 좋습니다.

매니지드 KB (Managed KB)는 백엔드에서 사용되는 LLM이나 임베딩 모델 (Embedding Model)도 AWS 관리형이므로, 신규 AWS 계정에서 Bedrock의 쿼터 (Quota)가 0이어도 사용할 수 있습니다!

AI 에이전트와 RAG를 연결하는 게이트웨이 (Gateway)를 먼저 생성합니다.

AgentCore 콘솔로 이동 (우클릭하여 새 탭에서 열면 편리합니다)

구축 > 게이트웨이 > 게이트웨이 생성

Step 1은 기본값 그대로 Next

Step 2는 인바운드 인증에서 「IAM 허가」를 선택하고 Next

Step 3는 타겟 타입을 Connectors로 설정하고, 방금 생성한 KB를 선택한 뒤 Next > 게이트웨이 생성

여기서 Web Search Tool도 선택할 수 있지만, 일본어 검색 정밀도가 낮습니다. 이 핸즈온 후반부에서 소개할 AgentCore 브라우저로 대체하는 것이 간편합니다.

「Strands Agents + AgentCore 런타임 (Runtime)」 세트를 배포합니다.

구축 > 하네스 (Harness) > 고급 하네스 생성

모델과 시스템 프롬프트 (System Prompt)를 엽니다

• API 소스: Bedrock Mantle
• 모델: GLM 5

여기서 Mantle (Bedrock의 새로운 기반)를 선택함으로써, 신규 AWS 계정이 Bedrock의 쿼터가 0이어도 모델을 호출할 수 있습니다.

단, Claude나 GPT는 이용 허가가 되지 않는 경우가 많으므로, 다른 똑똑한 모델로 대체합니다.

도구 > 게이트웨이를 활성화하고, 방금 만든 게이트웨이를 선택하여 「하네스 생성」

여기서 게이트웨이를 선택해 두면, AgentCore 하네스에서 호출하기 위한 IAM 정책 (Policy)이 자동으로 설정되므로 편리합니다. (나중에 추가하면 정책을 수동으로 편집해야 합니다)

2~3분 정도 소요되므로, 다음으로 넘어갑시다.

방금 만든 KB 화면에서 「지식 기반 테스트」

KAG는 엔지니어 교육 서비스도 하고 있어?

등으로 질문

방금 만든 하네스 화면에서 「하네스 테스트」

KAG는 엔지니어 교육 서비스도 하고 있어?

등으로 질문

하네스 플레이그라운드 (Playground) 오른쪽의 「도구 추가」를 통해, 브라우저 도구를 추가

그런데 JAWS-UG 도쿄에서도 이걸 배울 수 있을까, 브라우저로 조사해줘

등으로 추가 질문

오른쪽 상단의 「︙」에서 「기존 하네스 업데이트」를 하면 배포 완료

화면 오른쪽 상단의 「>_」 아이콘을 통해 CloudShell을 실행

프론트엔드 Python 파일을 생성

nano frontend.py

다음 코드를 붙여넣기

import boto3, uuid
import streamlit as st
# 사이드바
...

nano 화면 하단의 안내에 따라 「Ctrl + X」 > 「y」 > 「Enter」로 저장하고 닫기

다음 명령어로 Web 서버를 실행

# Python 라이브러리 추가 설치
pip install -U boto3 streamlit
# Streamlit 앱 실행
...

여기에 브라우저로 접속하기 위해, + 버튼을 눌러 두 번째 us-east-1 터미널을 실행

다음 명령어로, 이 CloudShell에 접속 가능한 URL을 발행

# Cloudflare Tunnel 클라이언트 다운로드
wget -O cloudflared https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64
# 실행 권한 부여
...

도중에 출력되는 URL(https://XXXXX.trycloudflare.com)

)에 접속

매니지먼트 콘솔(Management Console)에서, 방금 만든 하네스(Harness)의 ARN을 복사

KAGAI Learning Hub에 대해 사내 문서를 조사해줘

등과 같이 질문

매니지드 지식 베이스(Managed KB)는 스토리지 용량에 따른 종량제 과금도 발생하므로, 핸즈온(Hands-on)이 끝나면 「삭제(Delete)」 버튼을 통해 지워둡시다.

영어(English)로 "delete"라고 입력해야 삭제됩니다. w

AgentCore에 관심이 생겼다면, JAWS-UG 멤버가 작성한 책으로 더 깊이 공부해 보세요!