2026 뉴욕 AWS 서밋의 주요 발표 | Amazon Web Services (새 탭에서 열림)

AWS Summit New York 2026의 핵심은 AI 에이전트를 더 쉽게 구축하고, 기업 데이터와 웹 지식을 연결하며, 운영·보안·개발 전반을 자동화하는 것이다. AWS는 Bedrock AgentCore, 보안·DevOps 에이전트, Kiro, Amazon Quick 등을 통해 에이전트의 생성부터 배포, 관리, 지속적인 개선까지 지원하는 기능을 공개했다. 또한 S3 객체에 직접 쿼리 가능한 맥락 정보를 저장하는 기능과 AI 봇 대상 콘텐츠 과금 기능도 발표했다.

기업 지식과 웹 검색을 활용하는 에이전트

• Amazon Bedrock Managed Knowledge Base

  • 기업용 RAG 파이프라인을 관리형 서비스로 구축할 수 있다.
  • 네이티브 데이터 커넥터와 다양한 형식의 데이터를 자동 처리하는 Smart Parsing을 제공한다.
  • 복잡한 다단계 질문을 처리하는 Agentic Retriever를 지원한다.
  • Bedrock AgentCore Gateway와 통합되어 인프라 관리 부담을 줄인다.

• Amazon Bedrock AgentCore Web Search

  • AI 에이전트가 최신 웹 정보를 검색하고 출처를 포함해 답변할 수 있다.
  • 고객의 보안 AWS 환경에서 데이터가 외부로 유출되지 않도록 설계됐다.
  • 개발자가 별도의 검색 인프라를 직접 구축·운영하지 않아도 된다.

• AWS Context

  • 기존 데이터 간 관계를 자동으로 분석해 지식 그래프로 구성하는 서비스다.
  • 에이전트가 실행 시점에 조직의 데이터 관계, 업무 규칙, 도메인 지식을 검색할 수 있도록 한다.
  • 거버넌스가 적용된 기업 데이터를 에이전트가 활용하는 기반으로 소개됐다.

AI 에이전트에 대한 통제와 운영

• Bedrock AgentCore의 새로운 기능

  • 조직 내부 지식, 웹 정보, 유료 지식 소스를 에이전트에 연결할 수 있다.
  • 프로덕션 환경에서 발생한 문제를 찾고 수정하는 기능을 제공한다.
  • 에이전트의 능력이 확장되어도 적용 가능한 통제 체계를 구축할 수 있다.

• Amazon Bedrock AgentCore Harness 정식 출시

  • 오케스트레이션 루프를 직접 코딩하지 않고도 프로덕션 수준의 에이전트를 구축·실행할 수 있다.
  • 설정 파일에서 모델, 도구, 스킬, 지침을 정의하는 방식이다.
  • 에이전트 개발 시간을 단축하는 데 초점을 둔다.

• AWS WAF의 AI 트래픽 과금

  • 콘텐츠 제공자가 콘텐츠와 API에 접근하는 AI 봇 및 에이전트에 요금을 부과할 수 있다.
  • 접근량을 측정하고, 제3자 결제 사업자를 통한 결제를 지원한다.
  • AWS 엣지에서 범위가 제한된 접근 권한을 직접 부여할 수 있다.

머신 속도의 애플리케이션 보안

• AWS Continuum

  • 여러 환경에서 수집한 코드 취약점 정보를 통합한다.
  • 비즈니스 영향도를 기준으로 취약점을 우선순위화한다.
  • 실제 악용 가능성을 검증하고, 조직의 기존 프로세스를 통해 수정까지 연결한다.
  • 코드 취약점 기능은 제한된 미리보기로 제공된다.

• AWS Security Agent

  • 애플리케이션 전체 맥락을 분석해 위협 모델을 생성한다.
  • STRIDE 프레임워크를 활용해 위협과 권장 완화책을 제시한다.
  • 주요 Git 플랫폼의 풀 리퀘스트 코드 검사와 자동 수정 흐름을 지원한다.
  • Kiro Power, Claude Code 플러그인, MCP를 통한 IDE 연동도 제공한다.

개발과 릴리스 자동화

• Kiro for iOS

  • iPhone에서 Kiro 세션을 시작하고 모니터링할 수 있다.
  • 작업 완료 후 변경 diff를 검토하고 수정 사항을 승인할 수 있다.
  • 노트북을 계속 켜두지 않아도 개발 작업을 원격으로 관리할 수 있다.

• AWS DevOps Agent의 릴리스 관리

  • 프로덕션 배포 전 코드 변경 사항의 릴리스 준비 상태를 검토한다.
  • 자연어로 정의한 조직의 기준에 따라 변경 사항을 검증한다.
  • 프로덕션과 유사한 환경에서 변경 사항별 테스트를 자동 실행한다.

• AWS Transform의 지속적 현대화

  • 설정 가능한 기준에 따라 코드 저장소를 지속적으로 분석한다.
  • 기술 부채와 현대화 대상을 수주가 아닌 수시간 내에 식별하는 것을 목표로 한다.
  • 우선순위가 정해진 문제에 대해 자동으로 수정 풀 리퀘스트를 생성할 수 있다.

업무를 수행하는 자율 에이전트

• Amazon Quick 자율 에이전트

  • 특정 전문성, 말투, 도구 접근 권한을 가진 백그라운드 에이전트를 만들 수 있다.
  • 금융 에이전트가 주문을 처리하거나, 영업 에이전트가 CRM·이메일·Slack을 모니터링할 수 있다.
  • 후속 연락 초안 작성, 위험 신호 표시, 다음 업무 추천 등을 자동 수행한다.

• 새로운 Activity Feed

  • 이메일, 메시지, 일정, 작업을 하나의 우선순위 기반 화면에 통합한다.
  • 사용자가 빠르게 답하는 메시지, 건너뛰는 대화, 업무상 자주 다루는 주제를 학습한다.
  • 개인의 업무 방식에 맞춰 중요한 활동을 선별한다.

AI 에이전트를 위한 S3 메타데이터

• Amazon S3 annotations
  • S3 객체에 최대 1GB의 풍부하고 변경 가능한 맥락 정보를 직접 추가할 수 있다.
  • 저장된 정보는 쿼리 가능하므로 AI 에이전트가 객체의 의미와 관련 정보를 바로 탐색할 수 있다.
  • 별도의 메타데이터 시스템을 유지하지 않고도 대규모 데이터 처리와 자율 워크플로를 지원한다.

이번 발표는 AWS가 AI 에이전트를 단순한 대화형 기능이 아니라 지식 검색, 보안 대응, 코드 수정, 릴리스 검증, 업무 실행까지 담당하는 운영 시스템으로 확장하고 있음을 보여준다. 실제 도입 시에는 에이전트의 자율성보다 데이터 접근 권한, 비용 통제, 감사 로그, 사람의 승인 절차를 먼저 설계하는 것이 바람직하다.