[gpffh20]

개요

기존에 있었지만 아무도 안 쓰던 `deployment.py` 스캐폴딩(`agentcore_entrypoint`, `create_agentcore_runtime`)을 실제로 돌아가는 컨테이너로 완성합니다. 이게 있어야 `run_report_generation()`을 cpu-worker 안에서 in-process로 돌리는 대신 AWS Bedrock AgentCore Runtime이 호스팅하게 만들 수 있습니다.

• `Dockerfile.agentcore-runtime`: KURE 임베딩 계산이 필요 없는 컨테이너라(그건 Evidence Research Agent가 AgentCore Gateway 경유로 하므로) torch/sentence-transformers 같은 무거운 ML extra 없이 base 의존성만 설치
• `deployment.py`에 `if name == "main"` 진입점 추가 (`BedrockAgentCoreApp.run()`이 8080 포트에 AWS 표준 `/invocations`, `/ping`을 서빙)

검증

로컬에서 실제로 이미지 빌드 + 컨테이너 실행 + 두 엔드포인트 다 호출해서 확인:

• `GET /ping` → `{"status":"Healthy"}`
• `POST /invocations` → `agentcore_entrypoint → runtime_entrypoint.invoke() → run_report_generation()`까지 정확히 라우팅되는 것 확인 (DB 없는 단독 컨테이너 테스트라 DB 연결 실패로 끝났지만, raw crash가 아니라 깔끔한 JSON 에러로 반환됨 - 배선 자체는 정상)

남은 작업 (Infra repo, 별도 PR)

• ECR 리포지토리 + CI 빌드/푸시
• `aws_bedrockagentcore_agent_runtime` Terraform 리소스 + IAM 역할
• cpu-worker가 in-process 호출 대신 이 Runtime을 실제로 invoke하도록 코드 변경

Test plan

• 로컬 Docker 빌드 + `/ping`/`/invocations` 실제 호출 확인
• `pytest tests/` 179 passed