Postman은 API 테스트, 문서화, 검색, 구현을 AI 네이티브 방식으로 지원하는 Agent Mode를 개발했다. 기존 UI 중심의 제품 구조를 AI 에이전트가 직접 데이터로 이해하도록 재설계하는 과정에서 도구 과다 노출, 인터페이스 상태 의존성, 컨텍스트 부족 등 복잡한 문제에 직면했다.
Agent Mode는 Amazon Bedrock을 통해 다양한 AI 모델을 선택적으로 활용하며, 전 세계 개발자 트래픽 급증에 대응하기 위해 지역별 크로스 리전 추론과 프롬프트 캐싱을 적용한다. 또한, 사용자 승인 기반의 안전장치와 개인정보 보호를 위한 가드레일 설정을 포함해 책임 있는 AI 운영을 구현했다.
도구는 작업별로 동적으로 제한해 에이전트의 혼란을 줄이고, 스키마 기반 쿼리 도구를 통해 데이터 접근을 효율화했다. 컨텍스트는 UI 렌더링용 데이터 모델 대신 에이전트가 필요로 하는 정보만 추출하는 전용 핸들러로 관리해 성능과 정확도를 높였다.
Postman은 Agent Mode의 설계 경험을 바탕으로 AI 에이전트 통합 시 도구 예산 관리, 데이터 모델링, 인터페이스 상태 분리, 컨텍스트 윈도우 관리, 문서 동기화, Bedrock 기반 라우팅 및 캐싱 전략 등 실용적 가이드라인을 제시한다. 이 사례는 대규모 AI 에이전트 운영에 중요한 참고가 될 것이다.
출처: AWS AI
