Groundhog Day for AI agents: Prompt caching patterns for using OpenAI models on Amazon Bedrock

AI 에이전트와 대화하다 보면 매번 똑같은 지시사항과 이전 대화 내용을 처음부터 다시 읽느라 비용도 많이 들고 시간도 걸린다는 생각 해보셨나요?

오늘 소개해 드릴 아마존 베드락의 프롬프트 캐싱 기능을 활용하면 이 문제를 아주 깔끔하게 해결할 수 있답니다. AI가 이전 기억을 효율적으로 재사용할 수 있게 만드는 비법, 함께 알아볼까요?

전체 글 정리

프롬프트 캐싱이란 무엇인가요?

• AI 에이전트는 대화가 진행될수록 이전 도구 정의나 지시사항까지 매번 처음부터 다시 읽어들이는 반복 작업을 해요.
• 프롬프트 캐싱은 이렇게 반복되는 입력 내용을 저장해 두었다가 다음 요청 때 재사용하는 기능이에요.
• 전체를 새로 계산하는 대신 저장된 상태를 불러오기 때문에 입력 비용을 크게 줄일 수 있죠.

암시적 캐싱과 명시적 캐싱의 만남

• 암시적 캐싱은 대화가 길어질 때 아마존 베드락이 알아서 재사용할 지점을 선택해 주는 방식이에요.
• 명시적 캐싱은 개발자가 직접 저장 지점을 지정해서 여러 세션이나 보조 에이전트에서 공통으로 재사용할 수 있게 만들어요.
• 이 두 가지 방식을 함께 사용하면 기본 시작점은 공유하면서 늘어나는 대화는 유연하게 관리할 수 있답니다.

도구 추가와 하위 에이전트 활용하기

• 도구 목록이나 지시사항은 항상 일정한 순서로 유지해야 캐시가 깨지지 않고 재사용될 수 있어요.
• 중간에 새로운 도구가 추가되더라도 설정에 맞춰 기존 캐시와 함께 자연스럽게 이어서 쓸 수 있죠.
• 메인 에이전트가 미리 캐시를 데워두면, 여러 보조 에이전트들이 그 내용을 그대로 이어받아 효율적으로 일할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

• 비용 절감과 속도 개선 노리기: 대화가 길어지는 코딩 세션이나 반복 작업에서 캐싱을 적용해 토큰 비용을 대폭 낮춰보세요.
• 공통 시작점 공유하기: 여러 사용자의 세션이나 다양한 보조 에이전트를 실행할 때, 기본 지시사항과 도구 목록을 공유하도록 설정해 효율을 극대화해 보세요.
• 일정한 데이터 유지하기: 캐시는 정확히 똑같은 텍스트를 읽을 때만 작동하므로, 날짜나 사용자 이름처럼 자주 바뀌는 정보는 캐시 범위 뒤에 배치하는 것이 요령이에요.

여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 에이전트를 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?