AWS, 생물의학 연구를 위한 AI 인프라 배포

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Amazon Web Services는 2025년 11월 14일, Amazon Bedrock AgentCore 플랫폼이 생물의학 연구자들이 Stanford의 Biomni 프로젝트에서 제공하는 30개 이상의 전문 데이터베이스 도구에 접근할 수 있는 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 지원하는 방법을 보여주는 상세한 문서를 발표했으며, 이는 프로토타입 연구 시스템에서 엔터프라이즈급 프로덕션 환경으로의 전환을 의미합니다.

Stanford 연구자 Kexin Huang 및 동료들과 공동 작성된 이 구현은 AgentCore의 5개 통합 서비스—Gateway, Memory, Identity, Runtime, Observability—가 생물의학 AI 에이전트가 프로덕션 규모에 도달하는 것을 막았던 핵심 인프라 문제들을 어떻게 해결하는지 보여줍니다. 이 플랫폼은 이제 연구자들이 UniProt, AlphaFold, ClinVar, Gene Expression Omnibus를 포함한 데이터베이스를 통합되고 안전한 아키텍처를 통해 쿼리할 수 있게 합니다.

프로토타입에서 프로덕션까지의 격차 해결

Genentech가 문서화한 과제에 따르면, 생물의학 연구자들은 3,800만 개의 PubMed 출판물과 수백 개의 전문 데이터베이스에 흩어진 방대한 양의 정보를 수동으로 처리하는 데 약 90%의 시간을 소비합니다. Stanford 연구자들이 2025년 초 150개의 도구와 59개의 데이터베이스를 통합한 범용 생물의학 AI 에이전트인 Biomni를 도입했지만, 이러한 시스템을 엔터프라이즈 규모로 배포하려면 인증, 세션 관리 및 규제 준수를 위한 강력한 인프라가 필요했습니다.

AgentCore Gateway는 Biomni의 데이터베이스 도구를 시맨틱 검색 기능을 갖춘 재사용 가능하고 인증된 엔드포인트로 중앙 집중화하여 에이전트가 각 쿼리에 대해 평가해야 하는 도구의 수를 줄입니다. Memory 서비스는 시맨틱, 사용자 선호도 및 요약 전략을 사용하여 세션 전반에 걸쳐 연구 컨텍스트를 유지하며, Identity는 사용자를 위한 인바운드 인증과 도구 액세스를 위한 아웃바운드 인증을 모두 처리합니다.

AWS 문서에 따르면, BNY와 같은 얼리 어답터는 취약점을 지속적으로 스캔하는 로그인 자격 증명을 가진 약 100개의 AI “디지털 직원”을 배포했으며, 월마트는 에이전트를 사용하여 패션 제품 주기를 최대 18주까지 단축합니다. 이러한 추세는 에이전틱 AI를 향한 더 광범위한 엔터프라이즈 모멘텀을 반영하며, Arkose Labs의 2025년 11월 연구에 따르면 절반 이상의 엔터프라이즈가 이미 자율 AI 시스템을 배포하고 있습니다.

보안 우려 증가

빠른 도입은 보안 경고를 촉발했습니다. 10개 기업 중 7개가 에이전트 AI가 근본적으로 새로운 위험을 야기한다고 경고하고 있으며, 여기에는 적대적 조건에서 에이전트의 추론 능력이 저하되는 인지 저하와, 비인간 ID가 인간 사용자보다 82대 1로 많아지는 ID 확산이 포함됩니다. Tenable의 연구원들은 6단계 인지 저하 수명 주기를 문서화하고 실시간 모니터링 프레임워크를 제안했습니다.

AgentCore는 이제 9개 AWS 리전에서 일반 공급되며, 사용량 기반 가격 책정 방식을 채택하고 초기 비용이 없습니다. 생의학 구현은 GitHub에서 오픈 소스 스타터 코드로 제공됩니다.