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AWS는 지난 2일부터 6일까지 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트'에 고객사 부스를 열고 AWS 서비스 적용 사례를 소개했다.



AWS는 2~6일 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트'에 고객사 부스 전시 공간


이날 앤트로픽을 비롯한 엔비디아, 세일즈포스, 깃허브 카드론 상환 등 주요 IT 기업들이 AWS 서비스를 제품에 연동해 솔루션 기능을 업그레이드했다고 입을 모았다.
기업 관계자들은 AWS 서비스 특장점으로 신속성과 저렴한 비용, 기능 다양성을 꼽았다.
앤트로픽 '컴퓨터 유즈' 아마존베드락과 결합
앤트로픽의 컴퓨터 유즈는 생성형 AI가 스크린샷을 통해 컴퓨터 인터페이스 더케이저축은행 를 분석하고, 특정 명령에 따라 클릭·키입력 등 작업을 자동 수행하는 에이전트다. 단순 반복 루프 형태로 이뤄진 데모 스크립트로 사용자 프롬프트에 맞춰 작업한다. 



앤트로픽의 컴퓨터 유즈는 생성형 AI가 스크린샷을 통해 에이전트 작업을 수행하고 있다.

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앤트로픽은 컴퓨터 유즈에 최신 LLM '클로드 3.5 소네트'를 적용했다. 해당 모델은 AWS의 아마존베드락으로 호출돼 컴퓨터 유즈에서 작동한다. 앤트로픽 프랭크 유 소프트웨어(SW) 개발자는 "아마존베드락으로 모델 이용하는 것이 다른 방법보다 작동 속도가 빠르고 저렴했다"며 "앞으로 베드락을 적용하는 방향으로 솔루션 2000만원 대출 이자 기능 개선에 집중할 것"이라고 설명했다.
이날 컴퓨터 유즈 시연도 진행됐다. 관계자가 '치킨 볶음밥 레시피를 알려줘'라고 컴퓨터 유즈에 입력했더니, AI가 마우스 커서를 움직이면서 웹 페이지에 스스로 접속할 수 있었다. 이후 치킨 볶음밥 레시피가 포함된 웹 사이트를 제시해 보여줬다. 


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컴퓨터 유즈가 직접 찾은 치킨 볶음밥 레시피.


다만 작동 과정이 그리 순탄치만은 않았다. 검색 과정에 화면이 잠시 중단되거나 AI가 광고 팝업창을 클릭해 요청과 전혀 다른 웹페이지에 방문하는 경우도 있었다. 이에 유 SW 개발자는 "AI가 웹페이지에 잘못 방문하는 등 실수를 할 경우 이를 인지할 수 있는 기능을 추가한 상태"라며 "업무를 중단하고 전 단계로 돌아가서 작업을 수행한다"고 설명했다. 
또 AI가 긴 블로그 콘텐츠나 원하는 결과물이 웹페이지 하단에 있을 경우 이를 단번에 알아채기 어려운 경우도 있었다. 그는 "보통 사람은 자연스럽게 창을 스크롤 해 정보를 찾지만 AI는 그러지 못한다"며 "정확한 스크롤 여부를 판단하는 기능 개발도 주요 과제일 것"이라고 덧붙였다. 
엔비디아, 이미지 분석 에이전트 개발 한창
엔비디아는 생성형 AI가 이미지를 자동 분석한 결과를 텍스트로 제공하는 에이전트 서비스를 프리뷰 버전으로 전시했다. 



엔비디아 부스.


해당 솔루션은 비전언어모델(VLM)과 거대언어모델(LLM)로 이중 작동한다. VLM이 먼저 영상 데이터 분석하면, LLM이 분석 데이터를 이해·저장한다. 이후 사용자가 이미지 관련 질의를 할 경우 LLM이 분석 결과 기반으로 텍스트 답변하는 식이다. 
엔비디아 웬한 탄 엔지니어 설명에 따르면 해당 서비스는 오픈AI의 챗GPT와 아마존베드락 내 탑재된 미스트랄로 작동한다. 그는 "추후 복잡한 이미지 분석 결과를 텍스트로 내놓을 경우 비용이 높을 수 있다"며 "미스트랄 등 오픈소스 모델을 API를 통해 활용하면 비용을 절감할 수 있을 것"이라고 밝혔다.



엔비디아는 이미지를 분석해 텍스트로 결과 내놓는 에이전트를 프리뷰로 공개했다.


앞서 AWS는 엔비디아와 생성형 AI 사업 확장을 위한 협력을 꾸준히 이어왔다. 이번 AWS가 출시한 '아마존베드락 마켓플레이스'에 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로 제공되는 '엔비디아 네모트론' 모델군이 등록됐다. AWS 사용자는 AI 에이전트 개발 시 엔비디아 모델을 API 호출을 통해 이용할 수 있다.
세일즈포스, 에이전트포스 AI 모델 다양화
세일즈포스는 '에이전트포스'에 아마존베드락을 적용해 AI 모델 선택폭을 넓혔다.



세일즈포스는 에이전트포스에 아마존베드락을 적용해 모델 다양성을 넓혔다.


에이전트포스는 영업부터 서비스, 마케팅, 커머스 등 특정 분야에서 작업을 실행할 수 있는 노코드 기반 플랫폼이다. 사용자는 자연어 입력을 통해 원하는 에이전트를 만들 수 있다. 
해당 플랫폼은 오픈AI의 GPT 제품군뿐 아니라 아마존베드락에 탑재된 오픈소스 모델도 지원한다. 사용자는 상황이나 작업에 따라 적합한 언어 모델을 에이전트에 실시간 적용해 볼 수 있다. 



노코드 기반으로 에이전트를 구축하는 과정 시연 장면.


세일즈포스 관계자는 "같은 프롬프트여도 적용 모델마다 다른 결과를 볼 수 있을 것"이라며 "사용자는 아마존베드락으로 자신의 에이전트 활용 목적에 적합한 모델을 원활히 선택할 수 있다"고 강조했다.
깃허브, 에이전트로 코드 오류·공격 잡다
이번 행사에서 깃허브는 '깃허브 코파일럿'에서 코드 오류를 잡고 모니터링하는 신기능을 소개했다. 



깃허브도 깃허브 코파일럿에 AWS 서비스를 연동해 활용성을 높였다.


깃허브 코파일럿 사용자는 SQL 주입 공격 등 보안 문제를 AI와 협력해 분석할 수 있다. 이 과정에서 AI는 오류 원인과 문제 해결 과정을 사용자에게 설명해 줄 수 있다. 이를 통해 개발자는 코드 품질과 보안 기능을 개선할 수 있다.
현재 깃허브 코파일럿은 AWS 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 활용한 코드 작성 지원이 가능하다. 또 개발자는 '아마존 S3'와 '다이나모DB' 'EC2' 등 AWS 서비스를 연동할 수 있다.
깃허브 관계자는 "깃허브 코파일럿은 아마존베드락 통합까지 가능하다"며 "이를 맞춤형 모델 호출 기능에 적용해 낮은 비용으로도 기능 업그레이드를 할 수 있다"고 설명했다.
김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)