AWS는 베드락 에이전트코어의 시스템 프롬프트 옵티마이저 작동 원리를 공개했다. 단일 리플렉터는 전체 트레이스를 한 번에 분석해 애프월드 벤치마크에서 81.55%를 6분 만에 달성해 GEPA 대비 18배, MIPROv2 대비 36배 빠른 속도를 보였다. 실험적 서브에이전트 리플렉터는 각 트레이스를 개별 분석 후 종합해 애프월드에서 95.83%로 최고 성능을 기록했으며 웹숍에서도 79.15%를 달성했다. 프롬프트 길이 제한, 안전성 검사, 트레이스 문구 재사용 금지 등 가드레일을 통해 과적합과 프롬프트 비대화를 방지한다. 에이전트 품질 개선을 수작업 튜닝 없이 자동화하려는 개발팀에게 실질적인 대안을 제시한다.
- •싱글 에이전트 리플렉터는 애프월드에서 81.55%를 6분·20턴 만에 달성, GEPA 대비 18배 빠름
- •서브에이전트 리플렉터는 애프월드 95.83%, 웹숍 79.15%로 최고 성능 기록
- •리플렉터 모델은 Opus 4.6, 태스크 모델은 Sonnet 4.5 사용
- •프롬프트 길이 20% 초과 금지, 안전성 검사, 트레이스 문구 재사용 금지 등 가드레일 적용
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Optimizing agent system prompts with Amazon Bedrock AgentCore
- 1.Bedrock AgentCore, 운영 트레이스 분석해 시스템 프롬프트 수정안 자동제안·A/B검증하는 '최적화' 기능 공개
- 2.단일 리플렉터는 AppWorld에서 6분·20턴만에 81.55% 달성, GEPA 대비 18배·MIPROv2 대비 36배 빠름
- 3.트레이스별 독립분석 후 종합하는 '서브에이전트 리플렉터'는 AppWorld 95.83%로 베이스라인 대비 23점포인트 상승
- 4.프롬프트 길이 20% 초과 금지·트레이스 문구 재사용 금지 등 가드레일 적용, 리플렉터는 Opus 4.6·과제모델은 Sonnet 4.5 사용
왜 중요한가?
에이전트 프롬프트를 수동으로 튜닝하던 기존 방식과 달리, 실제 운영 트레이스를 근거로 자동 개선안을 제안하고 안전 가드레일까지 갖춰 검증하는 구조로, 대규모 에이전트 운영에서 반복적 수동 튜닝 비용을 크게 줄일 수 있다.
본문 미리보기
AgentCore optimization turns production traces into proposed configuration changes, then validates them before promotion. This technical companion to the launch post explains how the system prompt optimizer's reflector engine works and shares benchmark results for the Single Agent and Sub-Agent Reflectors.
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