키로 봇, 코딩 작업 여러 개 지휘…기억·권한은 따로
편집·검토: AI Ping 편집팀
3줄 요약
- AWS가 Kiro Crew에 지속 업무를 맡는 봇을 정식 제공한다.
- 봇마다 작업 공간과 기억을 두고 반복 실행을 설정한다.
- 장비를 계속 켜 둬야 하며 모델 사용은 기존 크레딧에서 계산한다.
AWS가 11월 5일 개발 작업을 지속해서 맡는 ‘키로 봇’을 Kiro Crew에 정식 제공한다고 발표했다. 봇은 여러 코딩 에이전트의 진행을 살피고 결과를 모은다. 개발자는 개별 세션을 오가며 지시하는 대신 한 대화에서 업무 방향과 필요한 결정을 전달할 수 있다.
봇은 기존 기본 에이전트나 사용자가 만든 에이전트를 바탕으로 구성한다. 기존 사용자 정의 에이전트가 지시문·모델·도구 구성을 정하는 데 비해, 봇에는 별도 작업 공간과 장기간 이어지는 대화, 목표와 점검 일정이 생긴다. 코드 검토와 배포 준비처럼 반복되는 책임을 각각 다른 봇에 배정하는 방식이다.
업무에서 얻은 기억도 봇별로 나뉜다. 회사 설명에 따르면 프로젝트 요구 사항과 이전 결정, 사용자의 수정 지시가 해당 봇에 쌓이며 다른 봇의 기억과 분리된다. 이용자는 기억을 열어 수정하거나 삭제할 수 있다. 민감 정보를 가린 실행 기록에는 각 봇이 시작한 하위 작업의 상태·사용량·도구 호출·승인 이력도 모인다.
작업 권한은 맡긴 책임에 맞춰 정한다. AWS가 제시한 코드 검토 봇은 의견을 남기고 수정을 요청하지만 승인·병합 권한은 갖지 않는다. 추가 도구는 이용자가 허용해야 생긴다. 한 작업이 사람의 결정을 기다리는 동안 봇은 그 답에 의존하지 않는 다른 작업을 계속할 수 있다.
반복 작업에는 Crew의 예약 실행이 연결된다. 예약마다 시간대를 지정할 수 있고 실행 시간 예산은 기본 30분, 최대 24시간이다. 이전 맥락을 이어 가는 세션 재사용이 기본이며 매회 새 세션을 여는 설정도 제공한다. 공식 문서는 일반 실행 결과를 알림으로 보내는 방식과 조용히 실행하는 방식을 함께 설명한다. 예약 시각에는 동시 실행을 분산하는 짧은 무작위 지연이 기본으로 붙으며 정확한 시각을 위한 설정도 있다. 시간대를 따로 지정하지 않으면 전체 설정을 쓰고, 그것도 없으면 UTC를 기준으로 실행한다.
동시에 시작할 수 있는 작업 수는 실행 장비의 여유에 영향을 받는다. 시스템 문서에 따르면 메모리가 심하게 부족하면 예약 작업을 미루고 새 작업은 대기열에 남기거나 거부한다. 수락한 백그라운드 작업은 영속 대기열에 기록돼 실행 서비스가 재시작해도 이어서 배정된다. 실행 기록에는 크레딧과 경과 시간도 표시된다. 화면의 토큰 수는 저장된 세션을 바탕으로 한 추정값이다. 입력은 캐시 여부와 관계없이 전송 맥락 전체를 세며, 출력 추정에는 도구 호출과 추론이 빠진다. 읽지 못한 세션도 합계에서 제외한다.
계속 실행할 장비와 모델 사용료
Crew는 이용자의 노트북이나 별도 서버, EC2 인스턴스에서 실행한다. 노트북이 잠든 동안에도 업무를 계속하려면 켜져 있는 원격 호스트가 필요하다. 기존 상시 실행 문서는 원격 Linux 호스트에 메모리 약 10GB를 최소로, 도구 호출 때 여유를 위한 16GB를 권장 수준으로 제시한다.
조정 역할의 봇과 실제 작업을 수행하는 에이전트에는 서로 다른 모델을 고를 수 있다. 모델별 크레딧 환산률도 다르다. 현재 목록에서 27만2,000토큰 이하 요청의 GPT-5.6 Sol은 4.4배, Luna는 0.6배다. 이 수치는 Kiro 크레딧 기준이며 각 모델 회사의 API 달러 요금과는 별도다. 두 모델은 현재 미국·EU 프로필의 유료 플랜에서 제공한다. 기준을 넘는 긴 요청의 환산률은 각각 8.8배와 1.2배로 두 배가 된다.
개인 요금제는 무료 등급 월 50크레딧, Pro 월 20달러에 1,000크레딧으로 안내돼 있다. 유료 이용자는 크레딧당 0.04달러에 추가분을 살 수 있다. 표시 가격은 해당 세금을 제외한다. 요청이 복잡해지거나 선택 모델이 달라지면 소비량도 바뀌므로 크레딧은 고정된 작업 건수를 뜻하지 않는다.
Crew 소프트웨어 자체에는 별도 구독료가 없고 추론은 연결한 Kiro 계정의 요금제에서 계산한다. 이용자가 제공하는 실행 장비 비용도 필요하다. 회사는 예약·백그라운드 작업도 모델 추론을 쓰면 같은 한도를 소비하고, 모델 호출 없이 단순 스크립트나 명령만 실행하는 예약은 요청량을 사용하지 않는다고 안내했다. 예약의 동시 실행 수와 시간 제한은 이용자가 조정하고 소비량은 대시보드에서 확인한다.
출처
- Introducing bots in Kiro Crew — November 5, 2026 — Kiro / AWS
- Kiro Crew — bots, custom agents and billing scope — Kiro / AWS
- Cron & scheduling — execution budgets and session reuse — Kiro Docs
- System & storage — capacity, durable queues and run usage — Kiro Docs
- Running 24/7 — host availability and requirements — Kiro Docs
- Available models — current credit multipliers — Kiro Docs
- Pricing — individual plans and credit charges — Kiro / AWS
- Custom agents — existing configuration scope — Kiro Docs
- Memory — inspection, editing and deletion controls — Kiro Docs
