아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)가 AI 에이전트가 기존 데스크톱 애플리케이션을 안전하게 실행하고 자동화할 수 있는 ‘아마존 워크스페이스 애플리케이션(Amazon WorkSpaces Applications)’ 기능을 정식 출시했다.
이번 기능은 AI 에이전트가 관리형 워크스페이스 환경을 통해 기존 데스크톱 애플리케이션에 직접 접근해 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 최신 API를 지원하지 않는 레거시 애플리케이션도 별도의 API 개발이나 애플리케이션 마이그레이션 없이 AI 자동화 대상으로 활용할 수 있게 됐다.
AI 에이전트의 아마존 워크스페이스 애플리케이션 연동 아키텍처 (자료 제공: AWS)
레거시 애플리케이션까지 AI 자동화 범위 확대
기업들은 여전히 핵심 업무를 API가 없는 데스크톱 프로그램에서 운영하는 경우가 많다. 이 때문에 자동화가 가장 필요한 업무일수록 AI 에이전트가 접근하지 못하는 ‘라스트마일(last-mile)’ 문제가 존재했다.
AWS는 아마존 워크스페이스 애플리케이션을 통해 이러한 한계를 해결하고, 기존 거버넌스와 컴플라이언스 체계를 유지하면서도 데스크톱 기반 업무를 AI 에이전트로 자동화할 수 있도록 지원한다.
AI 에이전트는 관리형 스트리밍 세션에 연결한 뒤 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서비스 엔드포인트를 통해 데스크톱 애플리케이션과 상호작용한다. 인증은 AWS 아이덴티티 및 액세스 관리(AWS Identity and Access Management, IAM) 로 처리되며, 모든 활동은 AWS 클라우드트레일(AWS CloudTrail) 과 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 에 기록돼 감사 추적 기능도 제공한다.
AWS는 퍼블릭 프리뷰 기간 동안 고객 피드백을 반영해 정식 출시와 함께 세 가지 핵심 기능을 추가했다.
대표적인 기능은 MCP 도구 포워딩(MCP Tool Forwarding) 이다. 에이전트는 화면을 직접 조작하는 대신 파일 읽기, 데이터베이스 조회, API 호출 등은 MCP 서버를 통해 처리하고, GUI 조작이 필요한 경우에만 화면 기반 자동화를 수행하는 하이브리드 방식으로 동작한다. 이를 통해 처리 속도와 비용 효율, 안정성을 모두 높였다는 설명이다.
이와 함께 사용자가 AI 에이전트의 작업을 실시간으로 모니터링하고 필요 시 즉시 제어할 수 있는 실시간 세션 제어 기능도 추가됐다.
또한 도메인 조인 플릿(Domain-Joined Fleet) 지원을 통해 액티브 디렉터리(Active Directory) 기반의 기존 기업 인증 체계를 그대로 활용할 수 있도록 했다. 기업은 기존 사용자와 동일한 접근 권한 정책을 AI 에이전트에도 적용하고, 감사 로그 역시 개별 디렉터리 계정 단위로 관리할 수 있다.
AWS는 아마존 워크스페이스 애플리케이션 콘솔과 AWS CLI, API를 통해 신규 또는 기존 워크스페이스 환경에서 해당 기능을 활성화할 수 있으며, 개발 및 운영 과정에서는 아마존 S3(Amazon S3), 아마존 클라우드워치, AWS 클라우드트레일을 활용해 모니터링과 감사 기능을 지원한다고 밝혔다.
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