AWS가 AI 에이전트와 분석을 결합하여 계약 인텔리전스를 구현하는 방법
AWS는 복잡한 계약 PDF를 검증 가능하고 쿼리가 가능한 데이터로 변환하기 위한 레퍼런스 아키텍처를 제시했으며, 여기서 가장 영리한 설계 선택은 AI 자체가 아니라 AI가 스스로를 확인하는 방식입니다.
두 에이전트 패턴: 추출 후 검증
AWS는 하나의 추출 과정에 의존하는 대신 작업을 두 개의 에이전트에 분할합니다:
- **Agent 1 (Claude Sonnet)**은 PDF를 읽고 각 항목별 신뢰 점수와 함께 여덟 가지 핵심 계약 필드를 가져옵니다.
- **Agent 2 (Claude Haiku)**는 동일한 PDF를 독립적으로 다시 읽어 소스 문서를 기반으로 추출된 내용을 검증합니다.
이 두 번째 독립적인 읽기가 핵심입니다. 즉, 첫 번째 추출 결과를 최종 결과로 취급하는 대신, 검증 과정에 전용 에이전트와 문서 접근 권한을 부여한다는 것입니다.
특히 서명 감지(signature detection)의 경우, AWS는 분쟁을 Amazon Textract로 라우팅하며, 이는 컴퓨터 비전을 통해 '결정론적 중재자(deterministic tiebreaker)' 역할을 한다고 설명합니다. 여기서 범위가 중요합니다. 이 폴백 메커니즘은 서명에 대해서만 문서화되어 있으며, 모든 필드 불일치에 대해 동등한 해결 경로를 제공하는 것은 아닙니다.
검증된 필드에서 대시보드로
검증된 결과는 Amazon Aurora PostgreSQL에 저장되며, 다음 기능을 포함합니다:
- WebSocket을 통한 실시간 파이프라인 상태
- 집계 뷰를 위한 Amazon QuickSight 대시보드
- 개별 계약 또는 전체 컬렉션에 대한 일반 언어 질문을 처리하는 자연어 채팅 에이전트
에이전트는 Amazon Bedrock AgentCore에서 실행되며 (Strands Agents SDK로 구축됨), Quick은 모든 것을 인간에게 노출합니다.
여전히 남아있는 과제들
이 가이드라인에는 측정된 추출 정확도, 엔드투엔드 지연 시간(latency), 운영 비용, 또는 단일 에이전트 기준선과의 비교가 제시되어 있지 않습니다. 또한 서명 외의 불일치가 어떻게 해결되는지에 대해서도 언급하지 않았습니다. 이 설계는 평가할 수 있는 구체적인 아키텍처이며, 이것이 프로덕션 등급의 정확도를 제공하는지는 여전히 미해결 질문입니다.
더 깊이 알아보기
에이전트 업무(Agentic Affairs) 전체 분석은 다음 링크에서 확인하세요: How AWS combines AI agents and analytics for contract intelligence
원래 Agentic Affairs (https://agentic-affairs.com)에 게시됨