CELL AI DEVLOG

1편에서 Strands Agents의 개요와 철학을 다뤘어요.이번 편은 실제로 손으로 만들어봐요.이번 편에서 만드는 것:1. 설치 및 환경 설정2. 첫 번째 에이전트 (5분)3. 커스텀 툴 만들기4. Anthropic API 직접 연결 (AWS 없이)5. 멀티에이전트 구성6. MCP 서버 연결7. Lambda 배포 1단계 — 설치# Python 3.10 이상 필요python --version# 가상환경 생성python -m venv strands-envsource strands-env/bin/activate # Mac/Linux# strands-env\Scripts\activate # Windows# 기본 설치pip install strands-agents strands-agents-tools#..

탄생 배경AWS 안에는 수십 개의 AI 에이전트 팀이 있어요. Amazon Q Developer, AWS Glue, VPC Reachability Analyzer 등 실제 프로덕션에서 사용하는 에이전트들이에요.근데 2024년까지 이 팀들이 공통으로 겪은 문제가 있었어요.기존 프레임워크 (LangGraph, CrewAI 등)로 에이전트 만들 때:프로토타입 → 프로덕션 배포: 수 개월 소요복잡한 워크플로우 코드 수천 줄새 기능 추가할 때마다 대규모 수정예상 못한 입력이 오면 에이전트 붕괴LLM이 좋아져도 프레임워크가 발목을 잡음AWS Q Developer 팀의 말:"LLM이 드라마틱하게 좋아지고 있는데 프레임워크가 그 능력을 발휘 못하게 막고 있었다"그래서 내부적으로 새 접근법을 시도했어요. 결과는:프로토타..