Strands Agents SDK로 AI 에이전트 기반 비디오 분석 엔진 구축

사용자 요청을 LLM에 전달

LLM이 응답 생성 – 이때 도구 호출이 필요하다고 판단하면 도구를 선택

선택된 도구 실행 및 결과 수집

도구 실행 결과를 다시 LLM에 전달

LLM이 추가 도구 호출이 필요한지 판단 – 필요하면 2번으로 돌아감

최종 응답을 사용자에게 반환

Amazon Bedrock: Claude Sonnet, Claude Haiku 등 LLM을 활용하여 에이전트의 추론 엔진 역할 수행

TwelveLabs Marengo 3.0: 비디오 임베딩 모델로, 영상을 벡터로 변환하여 의미 기반 검색 지원

TwelveLabs Pegasus 1.2: 비디오 이해 모델로, 영상 내용을 분석하고 텍스트로 요약

Amazon S3 Vectors: 임베딩된 영상 클립의 벡터를 저장하고 유사도 검색 수행

Amazon DynamoDB: 영상 처리 작업의 메타데이터 및 상태 관리

Amazon Transcribe: 영상의 음성을 텍스트로 변환 (STT)

전문 에이전트 생성: 각 도메인별로 전문 에이전트(Video Analysis, Search, Transcript)를 생성하여 관심사를 명확히 분리

에이전트를 도구로 래핑: 각 전문 에이전트를 @tool 데코레이터로 감싸서 오케스트레이터가 사용할 수 있는 도구로 변환

오케스트레이터 생성: 세 개의 에이전트 도구를 사용하는 최상위 오케스트레이터를 생성하고, 에이전트별 사용 가이드라인을 제공

DynamoDB 작업 기록: 작업 ID, S3 URI, 상태 등을 DynamoDB에 기록하여 작업 상태 관리

Bedrock 비동기 호출: Marengo 모델을 호출하여 비디오 임베딩 생성

S3 Vectors 저장: 생성된 임베딩 벡터를 S3 Vectors에 저장