AWS가 멀티에이전트 시리즈 2편에서 여러 프레임워크·모델·제공사가 공존하는 '멀티 에브리싱' 환경에서 벤더 종속 없이 에이전트형 AI를 확장하는 아키텍처 원칙을 제시했다. 핵심은 정체성·정책 집행·관측성·비용귀속 등 제어 평면은 중앙집중화하되 에이전트 실행·개발은 팀별로 분산해 유연성을 유지하는 '제어-실행 평면 분리'다. 통합 텔레메트리 계층을 통한 관측성, 플랫폼 차원의 거버넌스, 비용·지연시간·정확도 기준의 동적 라우팅, 재시도·서킷브레이커 등 복원력 설계, 중앙집중형에서 분산형으로 진화하는 오케스트레이션, 시스템 초기부터 내장하는 최적화 등 7가지 원칙을 제안했다. AWS는 이를 구현하는 서비스로 세이지메이커(모델 커스터마이징·추론), 베드록(관리형 파운데이션 모델 접근), 람다·스텝펑션스(동적 라우팅), IAM·오거니제이션(거버넌스), 클라우드워치·X레이(관측성) 등을 제시했으며, 내부 자동화 플랫폼·고객대상 멀티테넌트 플랫폼·실시간 지연시간 최적화 등 3가지 대표 엔터프라이즈 패턴을 소개했다.

• •AWS, 멀티프레임워크·멀티모델·멀티제공사 환경서 벤더 종속 방지하는 '제어-실행 평면 분리' 원칙 제시
• •통합 관측성, 플랫폼 차원 거버넌스, 비용·지연시간 기반 동적 라우팅 등 7가지 아키텍처 원칙 소개
• •세이지메이커(모델 실행)·베드록(모델 접근)·람다·스텝펌션스 등 AWS 서비스로 원칙 구현 방법 제시
• •내부 업무자동화 플랫폼, 고객대상 멀티테난트 플랫폼, 실시간 지연최적화 등 3대 엔터프라이즈 패턴 소개