AWS: Works Human Intelligence, LangGraph에서 Amazon Bedrock AgentCore로 이전해 프로세스당 비용 97% 절감
AI 에이전트 구축 및 실행을 위한 관리형 플랫폼 Amazon Bedrock AgentCore가 일본 HR 솔루션 업체 Works Human Intelligence의 프로덕션 사례 연구로 소개되었습니다. 이 회사는 두 개의 비즈니스 에이전트를 LangGraph 및 Amazon ECS 인프라에서 AgentCore로 이전하여, 프롬프트 캐싱·행동 최적화·Claude Sonnet 4.5에서 Haiku 4.5로의 모델 전환을 통해 Browser Operation 에이전트 비용을 97% 절감했습니다.
이 기사는 AI가 1차 출처를 기반으로 생성했습니다.
Amazon Web Services가 일본 HR 소프트웨어 시스템 제공업체 Works Human Intelligence(WHI)의 사례 연구를 공개했습니다.
Amazon Bedrock AgentCore란 무엇이며 LangGraph와의 차이점은?
Amazon Bedrock AgentCore는 통합 옵저버빌리티를 갖춘 AgentCore Runtime을 제공합니다. WHI는 이전에 수동 추적이 필요한 LangGraph + Amazon ECS를 사용했습니다. AgentCore Observability가 Langfuse를 대체했습니다.
WHI는 Commuting Allowance와 Browser Operation 에이전트를 어떻게 구현했나요?
Commuting Allowance Agent: 통근 수당 승인을 자동화하며, Slack이 입력 진입점이고, 서브 에이전트가 별도 인스턴스에서 실행되며, DynamoDB와 Cognito를 통한 멀티 테넌시를 지원합니다.
Browser Operation Agent: 브라우저 자동화를 통해 HR 시스템에 접근하며, VPC 내에서 Strands Agents를 사용하고, 단기 데이터를 Amazon S3에 저장합니다.
97% 비용 절감은 어떻게 달성했나요?
- 프롬프트 캐싱: $14.50 → $2.10(85%)
- 행동 최적화: $2.10 → $1.00(52%)
- Claude Sonnet 4.5 → Claude Haiku 4.5: $1.00 → $0.40(60%)
총계: 97% 절감 — $14.50에서 $0.40. 토큰 소비 88% 감소.
AI 프로덕션에서 AgentCore의 의미
AgentCore는 AI 에이전트 구현의 진입 장벽을 낮춥니다. WHI는 개발이 “크게 단순화”되어 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 되었다고 밝혔습니다.
자주 묻는 질문
- Amazon Bedrock AgentCore가 LangGraph와 다른 점은 무엇인가요?
- AgentCore는 통합 옵저버빌리티를 갖춘 AgentCore Runtime을 제공합니다. WHI는 이전에 수동 추적이 필요한 LangGraph + Amazon ECS를 사용했습니다. AgentCore Observability가 Langfuse를 대체했습니다.
- 97% 비용 절감은 어떻게 달성했나요?
- 세 단계로 이루어집니다. 프롬프트 캐싱으로 $14.50→$2.10(85% 절감), 행동 최적화로 $2.10→$1.00(52% 절감), Claude Sonnet 4.5→Haiku 4.5 모델 전환으로 $1.00→$0.40(60% 절감). 총 97% 절감, 토큰 소비 88% 감소.