Amazon Connect Customer AI Agent를 1시간 내에 구축할 수 있게 해주는 오픈소스 샘플 앱 AICC Builder를 다룬다. 요구사항 인터뷰를 통해 Lambda 함수, OpenAPI 명세, AI 프롬프트, Contact Flow JSON, CDK 인프라 코드, FAQ/지식베이스 총 6가지 배포 에셋을 자동 생성한다. 코드 한 줄 없이 전화받는 PoC까지 완성하는 것이 핵심 목표다.
핵심 포인트- 기존 AI 상담원 도입에 수주~수개월이 걸리는 진입 장벽을 1시간 인터뷰 + 10~15분 배포로 줄인다.
- Orchestrator 1개가 8개의 전문 Sub-Agent(Research, FAQ, Lambda, OpenAPI, Prompt, Contact Flow, Infrastructure, Reviewer)를 조율해 에셋 간 정합성을 자동 검증한다.
- 생성된 에셋은 실제 배포 가능한 CDK 프로젝트로, 개발팀이 이어받아 확장할 수 있는 스타터 킷이다.
- 음성 계층은 Amazon Polly, Nova Sonic V2, Deepgram, ElevenLabs 등 다양한 TTS/STT 옵션을 지원한다.
- 세 가지 시작 모드(전체 빌드, 단일 세그먼트, 기존 에셋 개선)로 팀 상황에 맞게 진입점 선택 가능.
상세 정리- 문제 배경: 기업이 AI 상담원 도입 시 서비스 선택 혼란, 업무 규칙 학습 방법 불명확, 전화 연동 기술 요구사항 파악 곤란 등 장벽에 막혀 수개월을 소모하는 상황.
- AICC Builder 핵심 메커니즘: 약 1시간의 인터뷰(초반-중반-후반 3단계)로 요구사항을 수집하고 6종 에셋으로 자동 변환.
- 6종 에셋 구성: Lambda Functions(Python 백엔드 로직), OpenAPI Spec(AI 도구 입출력 정의), AI Prompt(말투/금지사항/업무 규칙), Contact Flow JSON(IVR 흐름), CDK Infrastructure Code(리소스 자동 배포), FAQ/Knowledge Base.
- AnyCompany 시나리오: 주문 조회/배송 추적/반품-교환 요청 3개 업무 자동화. 본인확인은 발신 전화번호 + 주문번호 뒤 4자리 대조, 반품은 배송 완료 후 14일 이내만 허용.
- Lambda 구현 예시: check_order 함수에서 주문번호로 DynamoDB 기본 키 조회 또는 전화번호로 GSI(phoneNumber-index) 쿼리. Python으로 자동 생성됨.
- AI 아키텍처: Amazon Connect 수신 → STT(Lex/Deepgram/Nova Sonic) → Claude 기반 AI Agent → Amazon Bedrock AgentCore Gateway(MCP) → Lambda 비즈니스 로직 → DynamoDB.
- Sub-Agent 구조: Research(웹 검색), FAQ(지식베이스), Infrastructure(리소스 설계), Lambda(코드 생성), OpenAPI(명세 작성), Prompt(상담원 설정), Contact Flow(IVR), Reviewer(정합성 검증) 8개.
- 배포 자동화: deploy.sh가 CloudFormation 실행 → S3 에셋 업로드 → Connect 인스턴스 생성 → AI Assistant/Knowledge Base 생성 → AgentCore Gateway 설정 → MCP 서버 등록 → 전화번호 발급까지 10~15분 내 완료.
- 검증 흐름: 실제 전화 발신 → STT 변환 → Claude 판단 → track_shipment 도구 호출 → Lambda 실행 → DB 조회 → TTS 음성 답변.
- 확장성: CDK 프로젝트는 스타터 킷으로, 개발팀이 이어받아 기존 DB 연동, SMS/이메일 추가 등 커스터마이징 가능.
왜 읽나Amazon Connect 기반 AI 상담원 PoC를 빠르게 검증하려는 개발자/솔루션 아키텍트에게 Agentic AI 구조와 배포 자동화 전 과정을 실제 코드와 함께 확인할 수 있는 레퍼런스.
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