초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법

이 글은 생성형 AI 기술을 활용하여 기존 쇼핑 에이전트의 개인화 부족, 컨텍스트 연속성 부재, 선호도 학습 제한, 상황별 맞춤 추천 불가 등의 한계를 극복하는 방법을 제시합니다. 특히 Amazon Bedrock AgentCore의 Memory 기능과 Amazon OpenSearch Serverless, Amazon DynamoDB를 활용한 Custom Memory를 통해 사용자의 쇼핑 행동과 선호도를 기억하고 이를 기반으로 초개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 지능형 에이전트 구축 방안을 소개합니다.

글에서는 이러한 솔루션의 개요를 설명하고, 실제 적용 사례를 시뮬레이션 데모와 함께 보여주며 기술적인 구현 가능성을 탐구합니다.