AWS가 헬스케어·생명과학(HCLS) 분야에서 파운데이션모델 기반 AI 에이전트가 가이드라인은 알아도 의사결정 절차를 잘못 적용하는 문제를 해결하기 위해 유전체학·신약개발·보험청구·의료영상 등 11개 도메인, 38개 오픈소스 '에이전트 스킬' 모음을 공개했다. 스킬은 RAG나 파인튜닝과 달리 마크다운 문서(SKILL.md)에 의사결정 프레임워크와 검증 기준을 담아 추론 시점에 불러오는 방식이며, Kiro·AWS Strands SDK·Amazon Bedrock AgentCore 등 20개 이상 서비스에서 바로 활용 가능하다. 410개 프롬프트로 평가한 결과 스킬을 장착한 에이전트가 기본 에이전트 대비 69.5~85.9%의 승률을 기록했으며, 특히 비판적 사고 항목에서 가장 큰 개선(승률 78~85%)을 보였다. 기본 성능이 낮은 프롬프트일수록 스킬의 효과가 크게 나타났고, 응답 점수의 표준편차도 최대 62% 줄어 규제 산업에서 중요한 일관성도 개선됐다.

• •AWS, 유전체학·신약개발·보험청구·의료영상 등 11개 도메인 38개 오픈소스 '에이전트 스킬' 공개
• •스킬은 RAG·파인튜닝과 달리 마크다운 문서에 의사결정 절차를 담아 추론 시점에 불러오는 방식
• •Kiro·AWS Strands SDK·Amazon Bedrock AgentCore 등 20개 이상 서비스에서 커스터마이징 없이 활용 가능
• •410개 프롬프트 평가서 스킬 장착 에이전트가 69.5~85.9% 승률, 비판적 사고 항목서 최대 개선(d=0.65~1.03)
• •기본 성능 낮은 프롬프트일수록 개선폭 크고, 응답 점수 표준편차 최대 62% 감소로 일관성 향상