기존 AI 비서들은 개별 질문에 답변하는 데는 능하지만 대화의 연속성을 유지하지 못하는 한계가 있다. Amazon Bedrock AgentCore와 OpenClaw를 활용하면 사용자의 대화 맥락을 기억하고 누적해 개인화된 비서를 만들 수 있다. 이 시스템은 텔레그램을 통해 사용자와 소통하며, 서버리스 구조로 운영되어 비용 효율적이다.
AgentCore는 컨테이너 기반 서버리스 런타임으로, 사용한 컴퓨팅 자원에 대해서만 비용을 지불한다. OpenClaw는 에이전트 루프와 스킬 시스템을 제공하며, 텍스트와 이미지를 각각 Claude Haiku 4.5와 Claude Sonnet 4.5 모델로 처리해 효율성과 정확성을 높인다.
메모리는 단기 대화 이벤트와 장기 추출된 구조화된 기록으로 나뉘며, 사용자별 네임스페이스로 분리해 개인정보를 보호한다. 대화 중 관련 메모리를 검색해 시스템 프롬프트에 주입함으로써 대화의 연속성을 유지하고, 비동기 추출 전략으로 메모리를 지속적으로 갱신한다.
또한, 프롬프트 캐싱을 활용해 반복되는 대화에서 처리 비용과 지연 시간을 크게 줄인다. 스킬은 작고 단일 목적을 지니도록 설계해 테스트와 교체가 용이하며, 다양한 도메인에 적용 가능한 범용 아키텍처를 제공한다.
배포는 AWS CloudFormation 템플릿과 스크립트를 통해 간단히 이루어지며, 개인용으로 월 몇 달러 수준의 비용으로 운영 가능하다. 오픈소스 코드도 공개되어 있어 개발자가 직접 확장하고 맞춤화할 수 있다.
출처: AWS AI
