AWS Strands Agents SDK, Exa 웹검색 통합으로 에이전트 워크플로 강화

AI 연구, 팩트체크, 경쟁 정보 수집을 수행하는 에이전트는 최신·신뢰 가능한 외부 정보가 필수다. 그러나 일반 검색 API는 사람이 읽기 좋은 HTML 페이지와 짧은 스니펫을 돌려주기 때문에, 개발자가 별도 크롤러·파서·랭킹 로직을 덧붙여 콘텐츠를 에이전트 워크플로에 맞게 다시 가공해야 했다.

AWS는 오픈소스 에이전트 프레임워크 Strands Agents SDK에 의미 기반 검색 엔진 Exa의 통합을 공개했다. Exa는 LLM 컨텍스트 윈도에 바로 넣을 수 있는 깨끗하고 구조화된 콘텐츠를 돌려주므로 마크업 제거나 재포맷 같은 후처리가 필요 없다. Strands의 모델 주도 아키텍처와 결합하면 에이전트가 추론 루프 안에서 실시간 웹 지식을 끌어다 쓸 수 있다.

Strands Agents SDK는 워크플로를 코드로 일일이 짜는 대신, 개발자가 모델·시스템 프롬프트·도구 목록만 넘기면 모델 스스로 어느 도구를 어떤 순서로 호출할지 결정하는 구조다. 에이전트 루프는 매 반복마다 이전 도구 호출과 결과를 모두 모델에 다시 넘겨, 단일 LLM 호출로는 다루기 어려운 멀티 스텝 작업을 가능하게 한다. SDK에는 파일 입출력, 셸 실행, 웹 검색, AWS API, 메모리, 코드 실행 등 40개 이상 사전 제작 도구가 포함되고 Model Context Protocol(MCP)도 지원한다.

Exa는 LLM과 AI 에이전트를 위해 설계된 웹 검색 엔진이다. 키워드 일치가 아닌 질의의 의미를 이해해, 예컨대 'startups building climate solutions' 같은 질문에 해당 문구가 페이지에 없어도 실제로 기후 관련 스타트업을 돌려준다. 응답은 광고와 SEO 노이즈가 없는 구조화 콘텐츠 형식으로 모델이 곧장 사용할 수 있다.

통합은 exa_search와 exa_get_contents 두 도구를 제공한다. exa_search는 네 가지 검색 모드를 지원한다. 자동완성·실시간 음성 에이전트용 Instant(약 200ms), 호출 횟수가 많은 에이전트 워크플로에 적합한 Fast(약 450ms), 권장 기본값인 Auto(약 1초), 질의 변형을 병렬로 탐색하는 Deep(약 3~6초)이다.

필터로는 뉴스 기사, 기업 웹사이트, GitHub 저장소, PDF, 인물 프로필, 금융 보고서 같은 카테고리뿐 아니라 도메인, 날짜, 본문 텍스트 범위까지 지정할 수 있다. 한 번의 호출에 검색 질의와 함께 요약 질문을 넘기면 결과별로 그 질문에 초점을 맞춘 요약을 돌려받아, 모든 페이지를 통째로 읽지 않고도 주제의 개요를 잡을 수 있다.

exa_get_contents는 발견한 URL 목록을 받아 전체 본문을 추출한다. Exa가 이미 크롤링해 둔 페이지는 캐시에서 즉시 응답하고, 캐시에 없거나 최신본이 필요하면 라이브 크롤로 자동 폴백한다. livecrawl 모드, 라이브 크롤 타임아웃, 반환 텍스트 길이(예: 최대 5,000자) 등을 호출 파라미터로 조절할 수 있다.

사용을 위해서는 Python 3.10 이상, Amazon Bedrock 사용 가능 AWS 계정, Exa API 키가 필요하다. 패키지는 strands-agents와 strands-agents-tools 두 개를 pip로 설치한다. Exa 도구는 Strands의 다른 사전 제작 도구와 동일한 패턴으로 Agent 생성자의 tools 매개변수에 추가하면 되며, 통합이 Exa REST API와 직접 통신하므로 별도 SDK 설치는 필요 없다.