핵심 요약
AWS의 Strands Agents와 MCP, Amazon Bedrock를 활용해 신약 개발 연구 어시스턴트를 구축하고 arXiv, PubMed, ChEMBL, ClinicalTrials.gov 등 다중 데이터 소스를 실시간으로 검색해 포괄 보고서를 생성합니다.
구현 방법
- Strands Agents를 BedrockModel과 연결, Claude 3.7 Sonnet를 기본 모델로 사용
- arXiv/PubMed/ChEMBL/ClinicalTrials.gov/Tavily MCP 클라이언트 구성
- 계획_agent, synthesis_agent, 오케스트레이터로 워크플로우 조정
- SlidingWindowConversationManager로 최근 대화 맥락 관리
주요 결과
- 다양한 데이터 소스의 발견을 하나의 보고서로 통합 생성
- 팀 기반 하위 에이전트 구성이 단일 에이전트 대비 성능 향상 가능성 시연
- 로컬 개발 환경에서의 구축 및 테스트 강조
