Accelerate Agentic AI

Agentic AI Acceleration Program을 위한 Claude Code 플러그인입니다. AWS Specialist SA와 고객 개발자가 함께 프로덕션 수준의 AI 에이전트를 구축하는 co-building 과정을 체계적으로 지원합니다.

"Show Together, Don't Tell" — 강의가 아닌, 함께 만드는 co-building.

설치

Claude Code 플러그인으로 설치

# 1. 마켓플레이스 등록 (최초 1회)
claude plugin marketplace add saygenie/accelerate-agentic-ai

# 2. 플러그인 설치
claude plugin install accelerate-agentic-ai@accelerate-agentic-ai

로컬에서 테스트하려면 저장소를 클론한 뒤:

claude --plugin-dir /path/to/accelerate-agentic-ai

개요

이 플러그인은 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론과 에이전트 설계 원칙(Anthropic/AWS)을 통합하여 에이전트 개발을 체계적으로 지원합니다:

단계	핵심 질문	주요 활동
Inception	무엇을, 왜 만드는가?	요구사항 분석, 멀티에이전트 패턴 선택, 아키텍처 설계
Construction	어떻게 만드는가?	코드 구현, 도구 개발, 테스트, 품질 검증
Operations	어떻게 배포/운영하는가?	AgentCore 배포, Cognito 인증, 모니터링 설정

기술 스택

구성 요소	기술	용도
Agent SDK	Strands Agents SDK	에이전트 개발 프레임워크
Runtime	Amazon Bedrock AgentCore	에이전트 배포 및 운영
Model	Amazon Bedrock (Claude Sonnet 4, Nova 등)	LLM 추론
Memory	AgentCore Memory	에이전트 상태 및 지식 관리
Gateway	AgentCore Gateway	API를 에이전트 도구로 변환
IDE	Claude Code	Agentic coding 환경
Frontend	React + Vite + TypeScript + Tailwind	UI (필요 시)
DB	SQLite (로컬) → DynamoDB (프로덕션)	데이터 저장

프로젝트 구조

accelerate-agentic-ai/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json                      # Claude Code 플러그인 매니페스트
├── .mcp.json                            # MCP 서버 설정 (Claude Code)
│
├── agents/                              # Claude Code 서브에이전트
│   ├── planner.md                       # Inception 전담
│   ├── developer.md                     # Construction 전담
│   └── inspector.md                     # Operations 전담
│
├── skills/
│   ├── inception/SKILL.md               # AI-DLC Phase 1
│   ├── construction/SKILL.md            # AI-DLC Phase 2
│   ├── operations/SKILL.md              # AI-DLC Phase 3
│   ├── agent-design-principles/SKILL.md # 에이전트 설계 원칙
│   ├── tool-design/SKILL.md             # 도구 설계 방법
│   ├── multi-agent-patterns/SKILL.md    # 멀티에이전트 패턴
│   ├── evaluation/SKILL.md              # 에이전트 평가 방법
│   ├── anthropic-references/SKILL.md    # Anthropic 문서 가이드
│   ├── aws-references/SKILL.md          # AWS 문서 가이드
│   └── oss-frameworks/SKILL.md          # 프레임워크 비교
│
├── commands/
│   ├── setup.md                         # /accelerate-agentic-ai:setup
│   ├── status.md                        # /accelerate-agentic-ai:status
│   └── ask-reference.md                 # /accelerate-agentic-ai:ask-reference
│
└── README.md

적응형 워크플로우

AI-DLC의 핵심 원칙: 워크플로우가 프로젝트 복잡도에 맞춰 적응합니다.

깊이	적용 조건	Inception	Construction
Minimal	단순하고 명확한 요청	의도 분석만	바로 구현
Standard	일반적 복잡도	요구사항 + 아키텍처	설계 + 구현 + 테스트
Comprehensive	복잡하고 고위험	전체 분석 + 리스크 평가	전체 설계 + 구현 + 테스트 + 검증

각 단계 완료 시 승인 게이트를 통해 SA와 고객이 함께 리뷰하고 승인합니다.

빠른 시작

Claude Code에서 사용

# 프로젝트 초기화
/accelerate-agentic-ai:setup

# 진행 상태 확인
/accelerate-agentic-ai:status

# 에이전트 설계 질문
/accelerate-agentic-ai:ask-reference 멀티에이전트 패턴은 어떻게 선택하나요?

Skills는 대화 중 자동으로 트리거됩니다:

• "에이전트 설계 원칙" → agent-design-principles 스킬
• "도구 설계" → tool-design 스킬
• "멀티에이전트 패턴" → multi-agent-patterns 스킬

MCP 서버

이 플러그인은 두 개의 MCP 서버를 통해 실시간 문서 검색과 개발 가이드를 제공합니다.

strands-agents

Strands Agents SDK 문서 검색 및 조회.

도구	용도
search_docs	Strands SDK 문서 검색 (에이전트 개념, 도구, 멀티에이전트 패턴 등)
fetch_doc	특정 문서 페이지 전체 내용 조회

agentcore-mcp-server

Amazon Bedrock AgentCore 문서 검색, 런타임/메모리/게이트웨이 관리.

도구	용도
search_agentcore_docs	AgentCore 문서 검색
fetch_agentcore_doc	특정 AgentCore 문서 조회
manage_agentcore_runtime	에이전트 배포 및 런타임 관리 가이드
manage_agentcore_memory	AgentCore Memory 리소스 관리
manage_agentcore_gateway	MCP Gateway 배포 및 관리

Skills (10개)

카테고리	스킬	설명
AI-DLC 워크플로우	inception	Phase 1: 요구사항 분석, 패턴 선택, 아키텍처 설계
	construction	Phase 2: 환경 설정, 에이전트 구현, 테스트
	operations	Phase 3: AgentCore 배포, 인증, 모니터링
에이전트 설계 원칙	agent-design-principles	Anthropic + AWS 공식 원칙 통합
	tool-design	ACI 기반 도구 설계 best practices
	multi-agent-patterns	Anthropic 5패턴 + Strands 4패턴
	evaluation	에이전트 평가 및 비용 최적화
레퍼런스	anthropic-references	Anthropic 공식 문서 가이드
	aws-references	AWS 공식 문서 가이드
	oss-frameworks	오픈소스 프레임워크 비교

서브 에이전트

Claude Code에서 자동으로 사용 가능한 3개의 서브 에이전트:

에이전트	역할	담당 단계
Planner	요구사항 수집, 멀티에이전트 패턴 추천, 아키텍처 설계	Inception
Developer	Strands SDK 기반 에이전트/도구 구현, SSE 스트리밍 적용	Construction
Inspector	배포된 에이전트 진단, 로그 분석, 성능 최적화	Operations

멀티에이전트 패턴

단일 에이전트 우선 원칙: 대부분의 경우 단일 에이전트 + 여러 도구로 충분합니다.

멀티에이전트가 필요한 경우 의사결정 트리를 따릅니다:

독립적 하위 작업으로 분해 가능?     → Agents-as-Tools
반복적 피드백으로 결과 개선?        → Swarm
조건부 분기 + 에러 제어 필요?       → Graph
고정 파이프라인 + 병렬 실행?        → Workflow

Co-Building 진행 흐름

Day 1-2: Inception  (기획/설계)
Day 2-4: Construction (구현/테스트)
Day 4-5: Operations (배포/검증)

일일 루틴

1. Morning Stand-up (15분): 전일 진행 상황, 오늘 목표, 블로커 공유
2. Co-Building Session (오전/오후): AI-DLC 단계에 따른 개발
3. Daily Wrap-up (15분): 진행 상황 정리, 내일 계획

상태 추적

프로젝트 루트에 aidlc-docs/aidlc-state.md를 생성하여 진행 상황을 추적합니다. 세션이 끊겨도 이어서 작업할 수 있습니다.

트러블슈팅

Strands SDK 관련

에러	해결 방법
Module 'strands' not found	pip install strands-agents strands-agents-tools 실행, 가상환경 활성화 확인
Access denied to model	Bedrock 콘솔에서 모델 접근 권한 활성화

AgentCore 관련

에러	해결 방법
AWS authentication failed	aws login 또는 AWS credentials 설정 확인
Could not find entrypoint module	agentcore configure CLI로 설정 재생성, entrypoint 경로 확인

MCP 서버 연결

1. uvx 명령어 설치 확인 (pip install uv)
2. .mcp.json이 플러그인과 함께 자동 로드

참고 자료

자료	링크
Agentic AI Foundations	https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-foundations/
Agentic AI Frameworks	https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-frameworks/
Operationalizing Agentic AI	https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-operationalizing-agentic-ai/
Serverless Architectures	https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-serverless/
FAST Template	https://github.com/awslabs/fullstack-solution-template-for-agentcore
AgentCore Samples	https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples
Strands SDK Docs	https://strandsagents.com/latest/documentation/
Strands Samples	https://github.com/strands-agents/samples
AI-DLC Workflows	https://github.com/awslabs/aidlc-workflows

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Program: Agentic AI Acceleration Program Team: AWS Korea AI/ML Specialist SA Team