TypeScript Strands 에이전트

도구를 사용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 TypeScript Agent를 생성하고, 선택적으로 Amazon Bedrock AgentCore Runtime에 배포합니다. 기본적으로 이 생성기는 WebSocket을 통한 tRPC를 사용하여 AgentCore의 양방향 스트리밍 지원을 활용하여 실시간 타입 안전 통신을 제공합니다. 또는 다른 A2A 호환 에이전트와의 상호 운용성을 위해 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜을 선택하거나, CopilotKit을 통한 직접적인 프론트엔드 통합을 위해 AG-UI 프로토콜을 선택할 수 있습니다.

Strands란 무엇인가요?

Strands는 AI 에이전트를 구축하기 위한 경량 프레임워크입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

경량 및 커스터마이징 가능: 방해받지 않는 간단한 에이전트 루프
프로덕션 준비 완료: 확장을 위한 완전한 관찰성, 추적 및 배포 옵션
모델 및 제공업체 독립적: 다양한 제공업체의 여러 모델 지원
커뮤니티 기반 도구: 커뮤니티가 기여한 강력한 도구 세트
다중 에이전트 지원: 에이전트 팀 및 자율 에이전트와 같은 고급 기술
유연한 상호작용 모드: 대화형, 스트리밍 및 비스트리밍 지원

사용법

Agent 생성

두 가지 방법으로 TypeScript Agent를 생성할 수 있습니다:

VSCode
CLI

설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
VSCode에서 Nx 콘솔 열기
클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
검색 @aws/nx-plugin - ts#agent
필수 매개변수 입력
클릭 Generate

pnpm nx g @aws/nx-plugin:ts#agent

yarn nx g @aws/nx-plugin:ts#agent

npx nx g @aws/nx-plugin:ts#agent

bunx nx g @aws/nx-plugin:ts#agent

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

pnpm nx g @aws/nx-plugin:ts#agent --dry-run

yarn nx g @aws/nx-plugin:ts#agent --dry-run

npx nx g @aws/nx-plugin:ts#agent --dry-run

bunx nx g @aws/nx-plugin:ts#agent --dry-run

옵션

매개변수	타입	기본값	설명
project 필수	string	-	Agent를 추가할 프로젝트
framework	strands	strands	사용할 에이전트 SDK입니다.
name	string	-	Agent의 이름 (기본값: agent)
auth	iam \| cognito	iam	에이전트 인증에 사용되는 방법입니다. infra가 설정된 경우에만 적용됩니다 (infra가 none일 때는 무시됨).
protocol	http \| a2a \| ag-ui	http	Agent의 서버 프로토콜입니다. HTTP는 tRPC/WebSocket 서버를 노출합니다. A2A는 Agent-to-Agent 프로토콜 서버를 노출합니다. AG-UI는 CopilotKit과의 직접적인 프론트엔드 통합을 위한 AG-UI 프로토콜 서버를 노출합니다.
iac	inherit \| cdk \| terraform	inherit	선호하는 IaC 공급자입니다. 기본적으로 초기 선택에서 상속됩니다.
infra	agentcore \| none	agentcore	에이전트를 호스팅할 인프라 유형입니다.
preferInstallDependencies	boolean	true	생성기 실행 후 의존성 설치를 선호할지 여부입니다. 여러 생성기를 일괄 처리할 때 설치를 연기하려면 false로 설정하세요(후속 생성기가 Nx 프로젝트 그래프를 계산할 수 있도록 필요한 경우 설치는 여전히 실행됩니다). 마지막에 한 번만 설치하세요.

생성기 출력

생성기는 기존 TypeScript 프로젝트에 다음 파일을 추가합니다. 생성되는 파일은 선택한 protocol에 따라 다릅니다:

HTTP 프로토콜 (기본값)

디렉터리your-project/
- 디렉터리src/
  - 디렉터리agent/ (또는 지정된 경우 사용자 정의 이름)
    index.ts Bedrock AgentCore Runtime의 진입점 (tRPC/WebSocket 서버)
    init.ts tRPC 초기화
    router.ts 에이전트 프로시저가 포함된 tRPC 라우터
    agent.ts 샘플 도구가 포함된 메인 에이전트 정의
    client.ts 에이전트를 호출하기 위한 제공된 클라이언트
    agent-core-trpc-client.ts AgentCore Runtime의 에이전트에 연결하기 위한 클라이언트 팩토리
    Dockerfile 에이전트 호스팅을 위한 진입점 (infra이 None으로 설정된 경우 제외)
- package.json Strands 종속성으로 업데이트됨
- project.json 에이전트 서브 타겟으로 업데이트됨

A2A 프로토콜

진입점은 tRPC 대신 Strands A2A Express Server를 사용합니다:

디렉터리your-project/
- 디렉터리src/
  - 디렉터리agent/ (또는 지정된 경우 사용자 정의 이름)
    index.ts A2A Express 서버 진입점
    agent.ts 샘플 도구가 포함된 메인 에이전트 정의
    Dockerfile 에이전트 호스팅을 위한 진입점 (infra이 None으로 설정된 경우 제외)
- package.json Strands 및 Express 종속성으로 업데이트됨
- project.json 에이전트 서브 타겟으로 업데이트됨

AG-UI 프로토콜

진입점은 @ag-ui/aws-strands를 사용하여 AG-UI 프로토콜 (SSE over POST)을 통해 에이전트를 노출하며, CopilotKit과 호환됩니다:

디렉터리your-project/
- 디렉터리src/
  - 디렉터리agent/ (또는 지정된 경우 사용자 정의 이름)
    index.ts AG-UI 서버 진입점 (Express + SSE)
    agent.ts 샘플 도구가 포함된 메인 에이전트 정의
    Dockerfile 에이전트 호스팅을 위한 진입점 (infra이 None으로 설정된 경우 제외)
- package.json Strands 및 AG-UI 종속성으로 업데이트됨
- project.json 에이전트 서브 타겟으로 업데이트됨

인프라

이 생성기는 선택한 iacProvider 기반으로 인프라를 코드 형태로 제공하므로, packages/common 디렉터리에 관련 CDK 구축 요소 또는 Terraform 모듈을 포함하는 프로젝트를 생성합니다.

공통 인프라스트럭처 코드 프로젝트의 구조는 다음과 같습니다:

CDK
Terraform

디렉터리packages/common/constructs
- 디렉터리src
  - 디렉터리app/ 특정 프로젝트/생성기에 종속적인 인프라를 위한 구축 요소
    …
  - 디렉터리core/ app 내 구축 요소에서 재사용되는 일반적 구축 요소
    …
  - index.ts app의 구축 요소를 익스포트하는 진입점
- project.json 프로젝트 빌드 대상 및 구성

디렉터리packages/common/terraform
- 디렉터리src
  - 디렉터리app/ 특정 프로젝트/생성기 전용 Terraform 모듈
    …
  - 디렉터리core/ app 내 모듈에서 재사용되는 일반적 모듈
    …
- project.json 프로젝트 빌드 대상 및 구성

Agent 배포를 위해 다음 파일이 생성됩니다:

CDK
Terraform

디렉터리packages/common/constructs/src
- 디렉터리app
  - 디렉터리agents
    디렉터리<project-name>
    <project-name>.ts 에이전트 배포를 위한 CDK 구성

infra에 대해 None을 선택한 경우 CDK 구성 또는 Terraform 모듈이 생성되지 않습니다 — Agent는 로컬에서만 실행할 수 있습니다. 이 모드에서는 인증할 호스팅된 엔드포인트가 없으므로 auth 옵션은 무시됩니다.

Bedrock AgentCore Runtime에 배포되면, 에이전트는 컨테이너 이미지로 빌드되어 Amazon ECR에 푸시되고 AgentCore Runtime에서 실행됩니다. 클라이언트는 AgentCore Runtime 데이터 플레인 엔드포인트를 호출하며, 이는 요청을 에이전트로 전달합니다. 에이전트는 모델 추론을 위해 Amazon Bedrock을 호출하고 도구, MCP 서버 또는 다운스트림 API를 호출할 수 있습니다.

infra: None을 사용하면 AWS 인프라가 생성되지 않습니다. 에이전트는 로컬 프로세스로 실행되며 모델 추론을 위해 Amazon Bedrock을 호출합니다.

Agent 작업하기

프로토콜

에이전트의 서버 프로토콜은 통신 방식을 결정합니다. 다음 중에서 선택할 수 있습니다:

HTTP (기본값): 실시간 타입 안전 통신을 위해 WebSocket을 통한 tRPC를 사용합니다. 사용자 정의 클라이언트 통합 및 에이전트 API에 대한 세밀한 제어에 가장 적합합니다.
A2A: 표준화된 에이전트 간 통신을 위해 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜을 사용합니다. 에이전트가 다른 A2A 호환 에이전트에 의해 검색 및 호출 가능해야 하는 경우에 가장 적합합니다.
AG-UI: CopilotKit과의 직접적인 프론트엔드 통합을 위해 @ag-ui/aws-strands를 통한 AG-UI 프로토콜 (SSE over POST)을 사용합니다. 스트리밍, 도구 호출 시각화 및 상태 관리 기능이 있는 풍부한 채팅 UI를 원할 때 가장 적합합니다.

프로토콜은 CDK/Terraform 인프라에서 설정되며, 애플리케이션 코드는 그에 따라 생성됩니다.

WebSocket을 통한 tRPC (HTTP 프로토콜)

TypeScript Agent는 WebSocket을 통한 tRPC를 사용하여 AgentCore의 양방향 스트리밍 지원을 활용하여 클라이언트와 에이전트 간의 실시간 타입 안전 통신을 가능하게 합니다.

tRPC는 WebSocket을 통한 Query, Mutation 및 Subscription 프로시저를 지원하므로 원하는 수의 프로시저를 정의할 수 있습니다. 기본적으로 router.ts에 invoke라는 단일 구독 프로시저가 정의되어 있습니다.

도구 추가

도구는 AI 에이전트가 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. agent.ts 파일에 새 도구를 추가할 수 있습니다:

import { Agent, tool } from '@agents/sdk';
import { z } from 'zod';

const letterCounter = tool({
  name: 'letter_counter',
  description: 'Count occurrences of a specific letter in a word',
  inputSchema: z.object({
    word: z.string().describe('The input word to search in'),
    letter: z.string().length(1).describe('The specific letter to count'),
  }),
  callback: (input) => {
    const { word, letter } = input;
    const count = word.toLowerCase().split(letter.toLowerCase()).length - 1;
    return `The letter '${letter}' appears ${count} time(s) in '${word}'`;
  },
});

// Add tools to your agent
export const getAgent = async (sessionId: string) => {
  return new Agent({
    systemPrompt: 'You are a helpful assistant with access to various tools.',
    tools: [letterCounter],
  });
};

Strands 프레임워크는 다음을 자동으로 처리합니다:

Zod 스키마를 사용한 입력 검증
도구 호출을 위한 JSON 스키마 생성
오류 처리 및 응답 포맷팅

모델 구성

기본적으로 Strands 에이전트는 Claude 4 Sonnet을 사용하지만, 모델 제공업체 간에 쉽게 전환할 수 있습니다:

import { Agent } from '@agents/sdk';
import { BedrockModel } from '@agents/sdk/models/bedrock';
import { OpenAIModel } from '@agents/sdk/models/openai';

// Use Bedrock
const bedrockModel = new BedrockModel({
  modelId: 'anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0',
});
let agent = new Agent({ model: bedrockModel });
let response = await agent.invoke('What can you help me with?');

// Alternatively, use OpenAI by just switching model provider
const openaiModel = new OpenAIModel({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  modelId: 'gpt-4o',
});
agent = new Agent({ model: openaiModel });
response = await agent.invoke('What can you help me with?');

더 많은 구성 옵션은 모델 제공업체에 대한 Strands 문서를 참조하세요.

MCP 서버 사용

Strands 에이전트에 MCP 서버의 도구를 추가할 수 있습니다.

py#mcp-server 또는 ts#mcp-server 생성기를 사용하여 생성한 MCP 서버를 사용하려면 connection 생성기를 활용할 수 있습니다.

VSCode
CLI

설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
VSCode에서 Nx 콘솔 열기
클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
검색 @aws/nx-plugin - connection
필수 매개변수 입력
클릭 Generate

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

연결 설정 방법에 대한 자세한 내용은 connection 생성기 가이드를 참조하세요.

다른 MCP 서버의 경우 Strands 문서를 참조하세요.

A2A 서버 (A2A 프로토콜)

생성된 index.ts는 Strands A2A Express Server를 Express 앱에 마운트하여 생성된 에이전트가 /ping 상태 확인과 함께 A2A 프로토콜 엔드포인트를 노출하도록 합니다. AgentCore에 배포되면 진입점은 AppConfig에서 런타임의 공개 ARN을 확인하고 에이전트 카드에 이를 알립니다.

대부분의 사용자는 이 파일을 수정할 필요가 없습니다 — 도구나 시스템 프롬프트를 변경하려면 agent.ts를 편집하세요. A2A 에이전트는 포트 9000에서 수신 대기하며(HTTP의 경우 8080), 생성된 Dockerfile 및 인프라는 이미 이에 맞게 구성되어 있습니다.

AG-UI 서버 (AG-UI 프로토콜)

생성된 index.ts는 Strands Agent를 @ag-ui/aws-strands StrandsAgent로 래핑하고 createStrandsApp()을 통해 Express 앱을 생성합니다. 결과 앱은 Server-Sent Events (SSE)를 통해 AG-UI 이벤트를 스트리밍하는 단일 POST 엔드포인트와 AgentCore 런타임 상태 확인을 위한 /ping을 노출합니다.

AG-UI 에이전트는 프론트엔드에서 직접 사용하도록 설계되었습니다. connection 생성기를 사용하여 CopilotKit 프로바이더와 AG-UI HttpAgent 클라이언트로 React 웹사이트를 에이전트에 연결하세요.

대부분의 사용자는 index.ts를 수정할 필요가 없습니다 — 도구나 시스템 프롬프트를 변경하려면 agent.ts를 편집하세요. AG-UI 에이전트는 포트 8080에서 수신 대기하며(HTTP와 동일), 생성된 Dockerfile 및 인프라는 이미 이에 맞게 구성되어 있습니다.

Agent 실행

로컬 개발

Agent(및 연결된 모든 것)를 로컬에서 실행하려면 프로젝트의 dev 타겟을 사용하세요:

pnpm nx dev your-project

yarn nx dev your-project

npx nx dev your-project

bunx nx dev your-project

프로젝트에 여러 구성 요소(에이전트, MCP 서버 등)를 추가한 경우 이 명령은 모든 것을 시작합니다. 이 에이전트만 실행하려면 <your-agent-name>-dev 타겟을 대상으로 지정하세요:

pnpm nx agent-dev your-project

yarn nx agent-dev your-project

npx nx agent-dev your-project

bunx nx agent-dev your-project

이 명령은 tsx --watch를 사용하여 파일이 변경될 때 서버를 자동으로 재시작합니다. 에이전트는 http://localhost:8081(또는 여러 에이전트가 있는 경우 할당된 포트)에서 사용할 수 있습니다.

에이전트와 채팅하기

생성기는 에이전트와 대화할 수 있는 대화형 터미널 채팅으로 전환하는 <your-agent-name>-chat Nx 타겟을 구성합니다.

채팅 타겟은 독립적으로 실행됩니다. 기본적으로 로컬에서 실행 중인 에이전트에 연결하므로, 먼저 별도의 터미널에서 에이전트의 <your-agent-name>-dev 타겟을 시작하세요:

pnpm nx agent-dev your-project

yarn nx agent-dev your-project

npx nx agent-dev your-project

bunx nx agent-dev your-project

그런 다음 다른 터미널에서 채팅을 시작합니다:

pnpm nx run your-project:agent-chat

yarn nx run your-project:agent-chat

npx nx run your-project:agent-chat

bunx nx run your-project:agent-chat

생성기는 모든 프로토콜에 대해 scripts/<your-agent-name>/chat.ts를 생성합니다. 에이전트의 입력 형태를 발전시킬 때 커스터마이징할 수 있습니다. 기본적으로 로컬 에이전트에 연결하거나, RUNTIME_CONFIG_APP_ID가 설정된 경우 배포된 에이전트에 연결합니다(아래 배포된 에이전트와 채팅하기 참조).

Chat with your deployed agent

Bedrock AgentCore에 배포된 에이전트와 채팅하려면 RUNTIME_CONFIG_APP_ID 환경 변수를 배포의 AppConfig 애플리케이션 ID(배포된 스택에서 RuntimeConfigApplicationId로 출력됨)로 설정하세요. 채팅 스크립트는 런타임 구성에서 에이전트의 런타임 ARN을 확인하고 배포된 엔드포인트에 연결합니다:

IAM
Cognito

IAM 인증 에이전트의 경우, 요청은 기본 AWS 자격 증명을 사용하여 SigV4로 서명됩니다. 환경에 런타임을 호출할 권한이 있는 AWS 자격 증명이 있는지 확인하세요:

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> pnpm nx run your-project:agent-chat

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> yarn nx run your-project:agent-chat

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> npx nx run your-project:agent-chat

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> bunx nx run your-project:agent-chat

Cognito 인증 에이전트의 경우, AGENT_ACCESS_TOKEN 환경 변수를 통해 Cognito 액세스 토큰을 제공하세요. 이는 bearer 토큰으로 전송됩니다:

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> AGENT_ACCESS_TOKEN=<access-token> pnpm nx run your-project:agent-chat

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> AGENT_ACCESS_TOKEN=<access-token> yarn nx run your-project:agent-chat

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> AGENT_ACCESS_TOKEN=<access-token> npx nx run your-project:agent-chat

RUNTIME_CONFIG_APP_ID=<app-id> AGENT_ACCESS_TOKEN=<access-token> bunx nx run your-project:agent-chat

AWS CLI의 cognito-idp admin-initiate-auth 명령을 사용하여 액세스 토큰을 얻을 수 있습니다. 예를 들어:

aws cognito-idp admin-initiate-auth \
  --user-pool-id <user-pool-id> \
  --client-id <user-pool-client-id> \
  --auth-flow ADMIN_NO_SRP_AUTH \
  --auth-parameters USERNAME=<username>,PASSWORD=<password> \
  --query 'AuthenticationResult.AccessToken' \
  --output text

Agent를 Bedrock AgentCore Runtime에 배포

Infrastructure as Code

infra에 대해 agentcore을 선택한 경우, Agent를 Amazon Bedrock AgentCore Runtime에 배포하는 데 사용할 수 있는 관련 CDK 또는 Terraform 인프라가 생성됩니다.

CDK
Terraform

에이전트에 대한 CDK 구성이 생성되며, 생성기를 실행할 때 선택한 name을 기반으로 이름이 지정되거나 기본적으로 <ProjectName>Agent로 지정됩니다.

CDK 애플리케이션에서 이 CDK 구성을 사용할 수 있습니다:

import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');
  }
}

Terraform 모듈이 생성되며, 생성기를 실행할 때 선택한 name을 기반으로 이름이 지정되거나 기본적으로 <ProjectName>-agent로 지정됩니다.

공유 runtime_config_appconfig 모듈의 출력을 에이전트 모듈에 전달합니다:

module "my_project_agent" {
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"

  appconfig_application_id  = module.runtime_config_appconfig.application_id
  appconfig_application_arn = module.runtime_config_appconfig.application_arn
}

Agent를 빌드하고 배포하려면 Docker가 필요합니다. 다음과 같은 오류를 방지하려면 Docker를 설치하고 실행했는지 확인하세요:

ERROR: Cannot connect to the Docker daemon at unix://path/to/docker.sock.

인증

생성기는 Agent에 대한 인증을 구성하기 위한 auth 옵션을 제공합니다. 에이전트를 생성할 때 IAM(기본값) 또는 Cognito 인증 중에서 선택할 수 있습니다.

IAM

기본적으로 Agent는 IAM 인증을 사용하여 보호되며, 인수 없이 간단히 배포할 수 있습니다:

CDK
Terraform

import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');
  }
}

grantInvokeAccess 메서드를 사용하여 Bedrock AgentCore Runtime에서 에이전트를 호출할 수 있는 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 예를 들어:

import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    const agent = new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');
    const lambdaFunction = new Function(this, ...);

    agent.grantInvokeAccess(lambdaFunction);
  }
}

# Agent
module "my_project_agent" {
  # Relative path to the generated module in the common/terraform project
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"

  appconfig_application_id  = module.runtime_config_appconfig.application_id
  appconfig_application_arn = module.runtime_config_appconfig.application_arn
}

에이전트를 호출할 수 있는 액세스 권한을 부여하려면 module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn 출력을 참조하여 다음과 같은 정책을 추가해야 합니다:

{
  Effect = "Allow"
  Action = [
    "bedrock-agentcore:InvokeAgentRuntime"
  ]
  Resource = [
    module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn,
    "${module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn}/*"
  ]
}

Cognito 인증

Cognito 인증을 선택하면 생성기가 에이전트가 Cognito를 인증에 사용하도록 구성합니다.

CDK
Terraform

생성된 구성은 Cognito 인증을 구성하는 identity prop을 허용합니다:

import { MyProjectAgent, UserIdentity } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    const identity = new UserIdentity(this, 'Identity');

    new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent', {
      identity,
    });
  }
}

UserIdentity 구성은 ts#website#auth 생성기를 사용하여 생성하거나, 자체 CDK UserPool 및 UserPoolClient를 생성할 수 있습니다.

생성된 모듈은 Cognito 인증을 위한 user_pool_id 및 user_pool_client_ids 변수를 허용합니다:

module "user_identity" {
  source = "../../common/terraform/src/core/user-identity"
}

module "my_project_agent" {
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"

  appconfig_application_id  = module.runtime_config_appconfig.application_id
  appconfig_application_arn = module.runtime_config_appconfig.application_arn

  user_pool_id         = module.user_identity.user_pool_id
  user_pool_client_ids = [module.user_identity.user_pool_client_id]
}

번들 타겟

제너레이터는 Rolldown을 사용하여 배포 패키지를 생성하는 bundle 타겟을 자동으로 구성합니다:

pnpm nx bundle <project-name>

yarn nx bundle <project-name>

npx nx bundle <project-name>

bunx nx bundle <project-name>

Rolldown 구성은 rolldown.config.ts에서 확인할 수 있으며, 생성할 각 번들별로 엔트리가 존재합니다. 정의된 경우 Rolldown은 여러 번들을 병렬로 생성하는 작업을 관리합니다.

번들 타겟은 Bedrock AgentCore Runtime에서 호스팅할 WebSocket 서버의 진입점으로 index.ts를 사용합니다.

Docker 타겟

생성기는 에이전트 소스 디렉토리의 Dockerfile을 번들 출력 디렉토리로 복사하는 <your-agent-name>-docker 타겟을 구성합니다. 이렇게 하면 Dockerfile이 번들된 아티팩트와 함께 배치되어 CDK가 AgentRuntimeArtifact.fromAsset을 사용하여 Docker 이미지를 직접 빌드할 수 있습니다.

여러 에이전트가 정의된 경우 모든 에이전트에 대한 도커 컨텍스트를 준비하는 docker 타겟도 생성됩니다.

관찰성

에이전트는 Dockerfile에서 자동 계측을 구성하여 AWS Distro for Open Telemetry (ADOT)를 사용한 관찰성으로 자동 구성됩니다.

CloudWatch AWS 콘솔에서 메뉴의 “GenAI Observability”를 선택하여 추적을 찾을 수 있습니다. 추적이 채워지려면 Transaction Search를 활성화해야 합니다.

자세한 내용은 관찰성에 대한 AgentCore 문서를 참조하세요.

Agent 호출

에이전트 통신은 WebSocket을 통한 tRPC를 통해 전송됩니다. 따라서 client.ts에 생성된 타입 안전 클라이언트 팩토리를 사용하는 것이 좋습니다.

로컬 서버 호출

클라이언트 팩토리의 .local 팩토리 메서드를 사용하여 로컬에서 실행 중인 에이전트를 호출할 수 있습니다.

예를 들어 워크스페이스에 클라이언트를 가져오는 scripts/test.ts라는 파일을 생성할 수 있습니다:

import { AgentClient } from '../packages/<project>/src/agent/client.js';

const client = AgentClient.local({ url: 'http://localhost:8081/ws' });

client.invoke.subscribe({ message: 'what is 1 plus 1?' }, { onData: console.log });

에이전트를 빠르게 테스트하는 방법으로 tsx로 실행하세요.

pnpm tsx scripts/test.ts

yarn tsx scripts/test.ts

npx tsx scripts/test.ts

bunx tsx scripts/test.ts

배포된 에이전트 호출

Bedrock AgentCore Runtime에 배포된 Agent를 호출하려면, URL 인코딩된 런타임 ARN과 함께 Bedrock AgentCore Runtime 데이터플레인 엔드포인트로 POST 요청을 보낼 수 있습니다.

다음과 같이 인프라에서 런타임 ARN을 얻을 수 있습니다:

CDK
Terraform

import { CfnOutput } from 'aws-cdk-lib';
import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    const agent = new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');

    new CfnOutput(this, 'AgentArn', {
      value: agent.agentCoreRuntime.agentRuntimeArn,
    });
  }
}

# Agent
module "my_project_agent" {
  # Relative path to the generated module in the common/terraform project
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"

  appconfig_application_id  = module.runtime_config_appconfig.application_id
  appconfig_application_arn = module.runtime_config_appconfig.application_arn
}

output "agent_arn" {
  value = module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn
}

ARN은 다음 형식을 가집니다: arn:aws:bedrock-agentcore:<region>:<account>:runtime/<agent-runtime-id>.

그런 다음 :를 %3A로, /를 %2F로 바꿔서 ARN을 URL 인코딩할 수 있습니다.

브라우저 콘솔이나 Node REPL에서 내장된 encodeURIComponent 메서드를 사용하면 간단합니다:

encodeURIComponent('arn:aws:bedrock-agentcore:<region>:<account>:runtime/<agent-runtime-id>')

에이전트를 호출하기 위한 Bedrock AgentCore Runtime 데이터플레인 URL은 다음과 같습니다:

https://bedrock-agentcore.<region>.amazonaws.com/runtimes/<url-encoded-arn>/invocations

이 URL을 호출하는 정확한 방법은 사용된 인증 방법에 따라 다릅니다.

NodeJS

생성된 client.ts 파일에는 배포된 에이전트를 호출하는 데 사용할 수 있는 타입 안전 클라이언트 팩토리가 포함되어 있습니다.

IAM
Cognito

IAM 인증

withIamAuth 팩토리 메서드에 ARN을 전달하여 배포된 에이전트를 호출할 수 있습니다:

import { AgentClient } from './agent/client.js';

const client = AgentClient.withIamAuth({
  agentRuntimeArn: 'arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
});

client.invoke.subscribe({ message: 'what is 1 plus 1?' }, {
  onData: (message) => console.log(message),
  onError: (error) => console.error(error),
  onComplete: () => console.log('Done'),
});

JWT / Cognito 인증

JWT / Cognito 액세스 토큰으로 인증하려면 withJwtAuth 팩토리 메서드를 사용하세요.

const client = AgentClient.withJwtAuth({
  agentRuntimeArn: 'arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
  accessTokenProvider: async () => `<access-token>`,
});

client.invoke.subscribe({ message: 'what is 1 plus 1?' }, {
  onData: console.log,
});

accessTokenProvider는 요청을 인증하는 데 사용되는 토큰을 반환해야 합니다. 예를 들어 이 메서드 내에서 토큰을 가져와 tRPC가 WebSocket 연결을 재시작할 때 새로운 자격 증명이 재사용되도록 할 수 있습니다. 아래는 AWS SDK를 사용하여 Cognito에서 토큰을 가져오는 방법을 보여줍니다:

import { CognitoIdentityProvider } from "@aws-sdk/client-cognito-identity-provider";

const cognito = new CognitoIdentityProvider();

const jwtClient = AgentClient.withJwtAuth({
  agentRuntimeArn: 'arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
  accessTokenProvider: async () => {
    const response = await cognito.adminInitiateAuth({
      UserPoolId: '<user-pool-id>',
      ClientId: '<user-pool-client-id>',
      AuthFlow: 'ADMIN_NO_SRP_AUTH',
      AuthParameters: {
        USERNAME: '<username>',
        PASSWORD: '<password>',
      },
    });
    return response.AuthenticationResult!.AccessToken!;
  },
});

브라우저 / React 웹사이트

React 웹사이트에서 Agent를 호출하려면 connection 생성기를 활용할 수 있으며, 이는 올바른 인증(IAM 또는 Cognito)으로 tRPC WebSocket 클라이언트를 자동으로 설정합니다.

VSCode
CLI

설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
VSCode에서 Nx 콘솔 열기
클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
검색 @aws/nx-plugin - connection
필수 매개변수 입력
클릭 Generate

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

연결 설정 방법에 대한 자세한 내용은 connection 생성기 가이드를 참조하세요.

A2A 에이전트를 도구로 호출

이 에이전트에서 원격 A2A 에이전트(TypeScript 또는 Python)로 작업을 위임하려면 connection 생성기를 사용하세요. 이는 대상 에이전트에 대한 SigV4 인증 클라이언트를 제공하고 이 에이전트의 agent.ts를 AST 변환하여 원격 A2A 에이전트를 Strands tool로 등록합니다.

VSCode
CLI

설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
VSCode에서 Nx 콘솔 열기
클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
검색 @aws/nx-plugin - connection
필수 매개변수 입력
클릭 Generate

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

연결 설정 방법에 대한 자세한 내용은 connection 생성기 가이드를 참조하세요.

AG-UI 에이전트 호출

React 웹사이트에서 AG-UI 에이전트를 호출하려면 connection 생성기를 사용하세요. 이는 올바른 인증(IAM 또는 Cognito)으로 배포된 에이전트에 대해 구성된 CopilotKit 클라이언트를 연결합니다.

VSCode
CLI

설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
VSCode에서 Nx 콘솔 열기
클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
검색 @aws/nx-plugin - connection
필수 매개변수 입력
클릭 Generate

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

연결 설정 방법에 대한 자세한 내용은 connection 생성기 가이드를 참조하세요.

연결

connection 생성기를 사용하여 이 프로젝트를 워크스페이스의 다른 프로젝트와 통합할 수 있습니다. 다음은 이 프로젝트와 관련된 연결입니다:

React to TypeScript Agent React 웹사이트에서 TypeScript Agent 호출하기

React to AG-UI Agent CopilotKit를 통해 React 웹사이트에서 AG-UI 프로토콜을 노출하는 Agent 호출하기

TypeScript Agent to MCP TypeScript Agent를 MCP 서버에 연결하기

TypeScript Agent to A2A Agent TypeScript Agent를 원격 A2A 에이전트에 연결하기

Python Agent to A2A Agent Python Agent를 원격 A2A 에이전트에 연결하기

TypeScript Agent to Relational Database TypeScript Agent를 Aurora 관계형 데이터베이스에 연결하기

TypeScript Agent to TypeScript DynamoDB TypeScript Agent를 DynamoDB 테이블에 연결하기

TypeScript Agent to AgentCore Gateway TypeScript Agent를 AgentCore Gateway에 연결하기

TypeScript Strands 에이전트

Strands란 무엇인가요?

사용법

Agent 생성

옵션

생성기 출력

HTTP 프로토콜 (기본값)

A2A 프로토콜

AG-UI 프로토콜

인프라

Architecture

Agent 작업하기

프로토콜

WebSocket을 통한 tRPC (HTTP 프로토콜)

도구 추가

모델 구성

MCP 서버 사용

더 보기

A2A 서버 (A2A 프로토콜)

AG-UI 서버 (AG-UI 프로토콜)

Agent 실행

로컬 개발

에이전트와 채팅하기

Chat with your deployed agent

Agent를 Bedrock AgentCore Runtime에 배포

Infrastructure as Code

인증

IAM

Cognito 인증

번들 타겟

Docker 타겟

관찰성

Agent 호출

로컬 서버 호출

배포된 에이전트 호출

NodeJS

IAM 인증

JWT / Cognito 인증

브라우저 / React 웹사이트

A2A 에이전트를 도구로 호출

AG-UI 에이전트 호출

연결