[gpffh20]

개요

Evidence Research Agent의 7개 검색 tool을 AgentCore Gateway(MCP, AWS_IAM 인증) 경유로 원격 호출할 수 있게 합니다 (Infra PR #390에서 만든 Gateway/Lambda 대상).

• evidence_research_gateway_url 설정값이 비어있으면(기본값) 기존처럼 in-process tool 그대로 사용 — 기존 동작 변경 없음
• 값이 채워지면 mcp-proxy-for-aws의 aws_iam_streamablehttp_client(SigV4 자동 서명)로 Gateway에 연결해 같은 7개 tool을 원격 호출
• KURE-v1 임베딩 계산은 Lambda 안에서 일어남 (in-process 경로와 동일한 파이프라인 재사용, 결과는 동일해야 함)
• AgentCore Runtime(5-Agent Graph 전체 호스팅)은 이 PR 범위 밖입니다. 리포트 생성 워커는 여전히 run_report_generation()을 in-process로 호출합니다 - 이건 별도 작업입니다.

실제 prod Gateway로 검증하며 발견한 버그 수정

fetch/resolve_ontology_synonyms 같은 DB/모델 안 쓰는 tool은 바로 됐는데, search_korean_evidence(KURE 모델 로딩 + DB 필요)가 계속 실패했습니다:

• Lambda의 웜업 ping이 실제로는 아무것도 안 하고 바로 return해서, "웜" 상태여도 모델이 로드된 적이 없었습니다. 매 실제 검색 요청마다 콜드 모델 로딩 비용을 그대로 물었고, 이게 Gateway의 tool 호출 타임아웃(30초)을 넘겨버렸습니다 (prod 로그로 확인: 콜드 60180초+, 로컬 RIE 재현으로는 ~20초 - 차이는 VPC ENI 콜드스타트로 추정)
• 수정: 웜업 ping이 _get_embedding_model().predict(["ping"])를 실제로 호출해 모델을 로드/캐싱하도록 변경

검증

• prod에 배포된 실제 Gateway로 tool 목록 조회 + resolve_ontology_synonyms 실제 호출 성공 확인
• 로컬에서 Lambda 이미지를 Runtime Interface Emulator로 직접 띄워 수정된 웜업 로직 실측: 콜드 ping 19.5초(모델 로딩 포함, Gateway 예산 안), 웜 ping 0.64초, 웜 상태 search_korean_evidence(DB 포함) 10.4초 - 전부 프로덕션 배포 없이 검증
• pytest tests/ 179 passed, ruff check 통과

Test plan

• 로컬 RIE로 웜업 fix 실측
• prod Gateway 실제 tool 목록/호출 확인 (모델 불필요한 tool)
• 머지 후 CI가 이미지 재배포하면, 실제 prod에서 search_korean_evidence 등 DB+모델 필요한 tool도 Gateway 경유로 성공하는지 재확인 필요