어떤 회사가 OpenSearch에 고객 기록을 저장하고 있으며, 쿼리를 데이터 요청으로 변환하고, 결과를 CSV 파일로 내보내고, 해당 파일을 Amazon S3에 업로드하는 AI 기반 솔루션이 필요합니다. 이 워크플로우를 구현하는 데 가장 운영 효율적인 방법은 무엇입니까?

AI 에이전트는 복잡한 다단계 작업을 자동화하는 데 최적화되어 있습니다. 이 시나리오에서는 OpenSearch 쿼리, CSV 변환, S3 업로드 등 여러 단계를 AI 에이전트가 순차적으로 실행하도록 설계할 수 있어 운영 효율성이 가장 높습니다. Few-shot 프롬프팅은 단일 FM으로 여러 작업을 처리하기에는 유연성이 부족하며, 각 단계에 대한 개별적인 지시가 필요합니다. 기존 소프트웨어 애플리케이션은 AI 기반 솔루션이라는 요구 사항을 충족하지 못하며, 개발 및 유지 관리에 더 많은 수동 작업이 필요합니다. 의사결정 트리 모델은 분류나 회귀에 적합하지만, 다단계 데이터 처리 및 파일 업로드와 같은 복잡한 워크플로우를 직접 생성하고 실행하는 데는 적합하지 않습니다.