AI 에이전트 시대의 핵심 인프라인 ‘엔터프라이즈 지식 그래프(Enterprise Knowledge Graph)’ 시장 선점을 위한 승부수로 평가된다.
AWS는 최근 미국 뉴욕에서 열린 ‘AWS 서밋 뉴욕 2026(AWS Summit New York 2026)’에서 신규 서비스 ‘AWS 컨텍스트(AWS Context)’를 발표했다고 22일 밝혔다. 이와 함께 AWS 글루 데이터 카탈로그(Glue Data Catalog)의 비즈니스 컨텍스트 및 시맨틱 검색 기능, 스킬 에셋(Skill Assets) 프리뷰, 아마존 S3 애노테이션(S3 Annotations) 정식 출시도 공개했다.
최근 마이크로소프트, 구글, 세일즈포스 등 글로벌 빅테크들이 AI 에이전트가 기업 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 데이터·컨텍스트 계층 구축에 집중하고 있는 가운데 AWS도 본격적인 경쟁에 뛰어든 것이다.
AI 업계에서는 모델 성능 경쟁을 넘어 AI가 기업의 데이터와 업무 규칙, 조직의 암묵지까지 얼마나 정확하게 이해하고 활용할 수 있는지가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다.
AWS가 공개한 AWS 컨텍스트는 데이터 레이크, 데이터웨어하우스, 데이터베이스, 스트리밍 데이터, 각종 문서와 운영 지식 등에 흩어진 정보를 자동으로 분석해 하나의 지식 그래프로 연결하는 서비스다.
이를 통해 AI 에이전트는 단순히 데이터를 검색하는 수준을 넘어 데이터 간 관계와 비즈니스 규칙, 도메인 지식까지 이해하며 업무를 수행할 수 있다.
◇환각 줄이고 업무 이해 높이는 ‘지식 그래프’
AWS 컨텍스트는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스인 아마존 퀵(Amazon Quick)의 지식 그래프 기술을 조직 전체 수준으로 확장한 것이 특징이다.
개인 단위의 데이터 이해를 넘어 조직 내 애플리케이션과 AI 에이전트가 공동으로 활용할 수 있는 ‘공유형 컨텍스트 계층(Context Layer)’을 구축했다.
AWS는 AI 에이전트가 사용할수록 컨텍스트가 더욱 정교해지는 학습 구조도 적용했다. 에이전트가 어떤 데이터 소스와 조인 경로를 활용해 정확한 결과를 도출했는지 학습하고 이를 조직 전체에 공유함으로써 다른 에이전트도 동일한 지식을 재활용할 수 있도록 했다.
업계는 이를 AI 에이전트의 대표적 문제로 꼽히는 ‘환각’ 현상을 줄이고 업무 정확성을 높이는 기반 기술로 평가하고 있다.
◇MCP 지원…AWS 밖 데이터까지 연결
이번 발표에서 주목되는 또 다른 요소는 MCP(Model Context Protocol) 지원이다.
MCP는 AI 모델과 에이전트가 외부 데이터와 도구에 접근하기 위한 개방형 표준으로, 최근 AI 업계의 사실상 표준으로 자리 잡고 있다.
AWS 컨텍스트는 에이전틱 검색 API와 MCP를 통해 AWS 외부 시스템의 데이터와 컨텍스트까지 동일한 지식 그래프 안으로 통합할 수 있도록 설계됐다.
또한 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore), 아마존 EKS 환경은 물론 MCP 호환 프레임워크에서도 동일하게 활용할 수 있어 특정 플랫폼 종속성을 최소화했다.
◇개방형 표준으로 벤더 종속 최소화
AWS는 데이터 개방성과 이식성도 강조했다.
AWS 컨텍스트는 오픈소스 데이터 포맷인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 기반으로 구축됐다. 이를 통해 기업들은 아마존 아테나(Amazon Athena), 레드시프트(Redshift), 아파치 스파크(Spark) 등 다양한 분석 엔진에서 데이터를 활용할 수 있으며 필요 시 다른 플랫폼으로도 이전할 수 있다.
AWS는 이와 함께 AWS 글루 데이터 카탈로그에 비즈니스 설명과 용어집을 추가해 데이터의 의미를 검색할 수 있는 시맨틱 검색 기능도 공개했다. 또 AI 스킬, 운영 가이드, 런북 등을 연결하는 ‘스킬 에셋’ 기능을 통해 AI 에이전트가 필요한 업무 지식을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원한다.
◇IAM 기반 거버넌스로 신뢰성 확보
AI 에이전트 확산의 또 다른 과제인 보안과 거버넌스도 발표됐다.
AWS 컨텍스트는 모든 질의를 사용자 신원 기반으로 처리하며 아마존 보안책임자 격인 AWS IAM((Identity and Access Management)과 AWS 레이크 포메이션(Lake Formation)의 권한 체계를 그대로 적용한다. 이를 통해 AI 에이전트가 허용된 범위 내 데이터만 접근하도록 하고 모든 접근 이력을 감사할 수 있도록 지원한다.
AWS는 이날 S3 객체에 최대 1GB 규모의 비즈니스 컨텍스트를 직접 부여할 수 있는 ‘아마존 S3 애노테이션’도 정식 출시했다. 별도 메타데이터 데이터베이스 없이 객체와 함께 컨텍스트 정보를 관리할 수 있어 AI 친화적 데이터 관리가 가능해졌다는 설명이다.
AWS는 “컨텍스트는 AI 에이전트를 위한 새로운 데이터 레이크”라며 “기업이 보유한 데이터와 지식을 연결해 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축 기반을 제공하겠다”고 밝혔다.
AI 경쟁이 모델 개발 중심에서 실제 업무를 수행하는 에이전트 경쟁으로 진화하면서, 기업 데이터와 업무 지식을 연결하는 컨텍스트 플랫폼이 차세대 AI 시장의 핵심 인프라로 부상할 전망이다.
