포스트맨이 4000만 명 개발자를 대상으로 운영하는 'Agent Mode'는 아마존 베드록 위에서 구축됐으며, 도구 확산·컨텍스트 관리를 핵심 과제로 다뤘다. 노출 도구가 약 40개를 넘기면 도구 선택 오류가 늘어, 벡터 데이터베이스로 170여 개 도구 중 요청과 관련된 약 15개만 동적으로 골라 하위 에이전트에 전달하는 방식을 채택했다. 또한 누락된 도구보다 누락되거나 부정확한 컨텍스트가 더 큰 실패 원인이었다며, 화면 렌더링용 데이터 모델을 그대로 직렬화하는 대신 목적에 맞게 설계한 컨텍스트 핸들러를 구축했다. 베드록의 클로드 모델 선택 유연성, 크로스리전 추론, 모델별 데이터 미보존 설정, 1시간·5분 단위의 다단계 프롬프트 캐싱을 활용해 비용과 지연시간을 관리한다고 설명했다.
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How Postman runs Agent Mode for 40 million developers on Amazon Bedrock
- 1.포스트맨, 4000만 개발자 대상 AI 에이전트 'Agent Mode'를 아마존 베드록 기반으로 운영
- 2.노출 툴이 40개를 넘으면 선택 오류가 급증해, 벡터DB로 170여개 중 15개만 동적으로 골라 제공
- 3.API 카탈로그는 개별 툴 대신 클릭하우스 스키마 기반 쿼리 엔진으로 통합
- 4.안정적 프롬프트는 1시간 캐시, 가변 컨텍스트는 5분 캐시로 이원화해 비용을 절감
왜 중요한가?
성숙한 제품에 에이전트를 통합할 때는 모델 성능보다 툴 과잉과 컨텍스트 관리가 실제 병목이라는 실전 교훈으로, 대규모 에이전트 제품을 만드는 개발팀에 바로 적용 가능한 아키텍처 패턴을 제시한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
Building an AI agent that works in a demo is a different problem from running one for 40 million developers. Postman and AWS share the architectural patterns behind Agent Mode: controlling tool sprawl, exposing schema-based reads, and treating context as the real bottleneck, plus how it runs on Amazon Bedrock at scale.
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