에너지 분석기업 우드매켄지가 아마존 베드록 에이전트코어 위에 공유형 에이전틱 플랫폼 'APEX'를 구축해 여러 팀이 인프라를 중복 개발하지 않고도 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 했다. 회사는 내부적으로 AI 개념검증(PoC)의 88%가 실제 서비스로 확장되지 못한다는 문제를 겪었으며, 이는 평가·관측성 부재, 거버넌스·신원 관리 미비, 중복된 인프라 구축이 주된 원인으로 지목됐다. APEX는 아이덴티티, 관측성, 가드레일, 메모리 등을 플랫폼 차원에서 표준화하고, MCP 게이트웨이로 데이터 서비스 연결을 허브앤스포크 구조로 단순화했으며, AG-UI·A2UI 프로토콜로 에이전트가 동적 UI를 생성하도록 지원한다. 사내 도구 '우디'와 고객용 대시보드 '렌즈'가 동일한 플랫폼 위에서 운영되며, 향후에는 여러 에이전트가 협업하는 멀티에이전트 시스템으로 확장할 계획이다.
- •우드매켄지, 베드록 에이전트코어 기반 공유 에이전틱 플랫폼 'APEX' 구축
- •사내 AI PoC의 88%가 서비스 확장에 실패, 주원인은 평가·거버넌스 부재
- •아이덴티티·관측성·가드레일·메모리를 플랫폼 차원에서 표준화해 중복 제거
- •MCP 게이트웨이 허브앤스포크 구조로 N×M 연결 문제 해소
- •AG-UI·A2UI로 동적 UI 생성, 향후 멀티에이전트 협업 시스템으로 확장 계획
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A shared agentic platform for Wood Mackenzie, on Amazon Bedrock AgentCore
- 1.우드매케지, Amazon Bedrock AgentCore 기반 공유 에이전트 플랫폼 'APEX' 구축
- 2.사내 AI POC의 88%가 실제 배포에 이르지 못하는 문제를 표준화된 런타임·인증·관측성 계층으로 해결
- 3.내부용 'Woody'와 외부용 'Lens AI' 등 여러 앱이 동일 게이트웨이·모델 카탈로그·가드레일을 공유
- 4.AG-UI·A2UI 프로토콜로 에이전트가 동적 UI를 생성, 향후 A2A 기반 멀티에이전트 협업으로 확장 계획
왜 중요한가?
팀마다 인증·메모리·관측성을 매번 새로 구축하는 중복 비용이 에이전트를 프로덕션까지 끌고 가지 못하는 핵심 원인이라는 점을 지적하며, 공유 플랫폼화로 신규 에이전트 개발 시간을 수개월에서 수시간으로 단축한 구체적 아키텍처 사례를 제시한다.
본문 미리보기
Wood Mackenzie built APEX, a shared agentic AI platform on Amazon Bedrock AgentCore so every team can ship production agents without rebuilding runtime, identity, observability, and guardrails from scratch. Learn why they chose AgentCore, how APEX Studio operates it, and where multi-agent systems go next.
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