VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정

VMS Solutions의 AIto 개발 배경 및 목표

• VMS Solutions는 내부 IT 팀의 반복 질의 및 온보딩 문제 해결을 위해 AI 에이전트 기반 챗봇 'AIto' 개발.
• AIto는 즉각적인 정보 접근, 일관된 정보 제공, IT 팀 리소스 절감을 목표로 Slack에서 자연어 질문에 답변. AIto의 진화 과정 및 핵심 기술
• 초기 RAG 기반 프로토타입의 한계를 극복, MCP 기반 AI Agent 구조로 전환하여 실시간 데이터 연동.
• Orchestrator Agent 중심의 멀티 에이전트 구조 (AWS, Meta, OnPrem Manager) 도입.
• Strands SDK로 멀티 에이전트 구현, Amazon Bedrock을 LLM 플랫폼으로 활용하여 보안성, 확장성 확보. 도입 효과 및 향후 계획
• AIto 도입 후 단순 질의 80% 이상 자동 해결, 수동 확인 절차 5~10분에서 1분 이내로 단축.
• 향후 통합 에이전트 허브로 발전, 대용량 로그 처리, 에이전트 확장성 내장 플랫폼, MCP 서버 고도화 및 실행형 시스템으로 진화 목표.