AWS 에이전트 레지스트리 공개, 도구 런타임 동적 탐색 지원

런타임 도구 탐색 구조의 도입

AWS가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 에이전트, 에이전트 스킬을 등록하고 런타임에 탐색할 수 있는 관리형 서비스인 AWS 에이전트 레지스트리(AWS Agent Registry)의 정식 출시 및 구현 방식을 공개했다. 기업 환경에서 수백 개의 내부 API를 도구로 연결할 때 모든 도구를 오케스트레이터 코드에 미리 고정하면 모델이 도구 이름을 구별하는 데 과도한 토큰을 소모하고 기능 추가 시마다 재배포가 필요해진다. AWS는 빌드 시점에 도구를 결합하는 방식 대신 오케스트레이터가 실행 시점에 필요한 도구만 동적으로 찾아 연결하는 구조를 제시했다.

공개된 파이썬 참조 구조에서는 사전에 도구 지식이 없는 오케스트레이터가 자연어 질의로 레지스트리를 검색해 MCP 서버와 에이전트 간(A2A) 통신 대상을 선별한다. 검색 결과로 반환된 메타데이터를 기반으로 요청 범위에 한정된 일회성 내부 에이전트를 조립해 작업을 수행하며, 작업이 끝나면 생성된 클라이언트를 해제하고 다음 요청 시 새로운 검색을 수행한다.

탐색과 실행의 3단계 흐름

전체 실행 주기는 탐색(Discover), 인스턴스화(Instantiate), 실행(Execute)의 세 단계로 나뉜다. 첫 번째 탐색 단계에서 오케스트레이터는 레지스트리 데이터 플레인에 자연어 질의를 전송하고, 키워드와 시맨틱 검색이 결합된 하이브리드 검색 방식으로 관련 레코드를 찾는다. 반환 결과에는 레코드 식별자, 이름, 설명, 레코드 유형, 상태, 버전, 그리고 프로토콜 기술자(Descriptor)가 포함된다.

두 번째 인스턴스화 단계에서는 반환된 기술자 유형에 맞춰 클라이언트를 생성한다. MCP 서버는 아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이(Amazon Bedrock AgentCore Gateway) 엔드포인트를 가리키며, 별도로 획득한 코그니토(Cognito) OAuth 토큰을 적용해 클라이언트를 만든다. A2A 레코드는 에이전트 카드의 런타임 엔드포인트를 식별해 AWS 자격 증명으로 서명된 Boto3 클라이언트로 호출을 준비한다.

마지막 실행 단계에서는 동적으로 발견된 도구만 주입받은 임시 내부 에이전트가 생성된다. 대규모 언어 모델(LLM)이 요청에 적합한 도구를 골라 작업을 수행하고 결과를 사용자에게 전달하면, 해당 턴이 종료되는 즉시 내부 에이전트와 클라이언트 자원이 파기된다.

기술자 규격과 승인 거버넌스

레지스트리에 등록되는 항목은 검색용 설명 문구와 프로토콜별 기술자로 구성된다. 기술자는 레코드 유형에 따라 MCP 서버 메타데이터와 도구 정의를 담거나 A2A 에이전트 카드를 저장한다. 기술자 스키마 버전은 데이터 규격에 맞춰 정의되며, 사용자가 체감하는 언어로 작성된 상세 설명이 검색 품질과 랭킹에 직접적인 영향을 미친다.

관리 통제를 위해 수동 승인 워크플로가 제공된다. 자동 승인을 비활성화하면 등록 항목은 초안(DRAFT)에서 승인 대기(PENDING_APPROVAL)를 거쳐 승인(APPROVED) 상태로 전환된다. 등록 제출과 상태 변경 권한은 IAM으로 분리할 수 있어 게시자와 승인자의 역할을 엄격히 나눌 수 있으며, 최종 승인된 레코드만 오케스트레이터의 런타임 검색 결과에 노출된다.

개발 환경 변화와 보안 분리

이 구조가 적용되면 각 개발 팀이 개별 일정에 맞춰 독립적으로 도구와 에이전트를 배포하고 레지스트리에 등록할 수 있다. 오케스트레이터에 도구별 전용 코드를 추가하거나 재배포하지 않아도 승인된 신규 기능을 즉시 시스템에서 활용할 수 있게 된다. 또한 전체 도구 목록을 프롬프트에 모두 나열하지 않고 필요한 후보군만 골라 주입하므로 모델의 컨텍스트 낭비를 줄인다.

보안 측면에서는 카탈로그 탐색과 실행 권한이 명확히 분리된다. 레지스트리 검색 결과는 엔드포인트와 연결 규격만 제공할 뿐 실제 호출에 필요한 자격 증명이나 인증 스킴을 반환하지 않는다. 게이트웨이 접근을 위한 OAuth 토큰은 시크릿 매니저(AWS Secrets Manager)와 연동된 별도 경로로 관리되고, 런타임 호출은 IAM 서명을 통해 독립적으로 수행된다.

도입 적합 대상과 적용 한계

AWS는 모든 워크로드에 런타임 동적 탐색이 필요한 것은 아니라고 밝혔다. 보유한 도구 수가 적고 변경이 거의 없는 소규모 카탈로그 환경에서는 빌드 시점에 정적으로 도구를 연결하는 방식이 추가적인 검색 호출 비용을 줄이고 시스템을 단순하게 유지하는 데 유리하다. 또한 정해진 도구가 일정한 순서로만 실행되는 고정 파이프라인의 경우에도 결정론적 흐름을 구성하는 것이 추적과 운영에 더 적합하다.

정식 출시된 에이전트 레지스트리는 단일 계정을 넘어 AWS 조직(Organizations) 기반의 계정 간 공유와 URL 기반 기술자 자동 동기화, 클라우드포메이션(CloudFormation)을 통한 코드형 인프라 배포를 지원한다. 운영 환경에서는 아마존 베드록 가드레일(Guardrails)과 클라우드워치(CloudWatch)를 결합해 관찰 가능성을 확보해야 하며, 카탈로그가 확장된다고 해서 검색 순위가 자동으로 향상되는 것은 아니므로 조직별 검색 쿼리와 설명 품질에 대한 사전 검증이 요구된다.