

Amazon Bedrock AgentCore Runtime을 쉽고 빠르게 시작하기
Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.
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Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.

ARC를 활용해 Kubernetes 위에 GPU 서비스 개발용 CI/CD 인프라를 확장 가능하게 구축하는 방법을 소개했습니다. 자동화된 GPU 테스트 파이프라인과 Scalable CI/CD 구현 방향을 공유했습니다.


미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.

라포랩스 MD 전략팀 인턴이 광고 업무 자동화와 매스 세일즈 캠페인 실행을 통해 성장한 경험을 소개했습니다. 데이터 공유와 심리적 안전감이 있는 문화 속에서 오너십과 실행력을 키운 사례를 담았습니다.


백오피스 문서 검색을 위해 RAG와 MCP 기반 지식 검색 에이전트를 구축했습니다.\n하이브리드 검색과 질의 정제로 응답 만족도와 운영 효율을 함께 높였습니다.


롯데ON이 외부 이미지 솔루션을 대신해 LLIS를 자체 구축한 사례를 다뤘습니다. S3 Object Lambda와 CloudFront 캐시로 비용을 줄이면서 실시간 이미지 처리 성능을 유지했습니다.

LINE 메신저의 대량 푸시 알림을 안정적으로 보내기 위해 Pushsphere를 설계하고 도입했습니다. 재시도, 할당량, 엔드포인트 상태를 함께 고려해 도달률과 운영 안정성을 높였습니다.


LangGraph로 단일 노드와 멀티 노드 그래프를 구성하는 방법을 설명했습니다. 또한 답변 개선, 요약·번역, 답변 검증 패턴으로 LLM 워크플로우 설계 예시를 제시했습니다.

글로벌웹툰 안드로이드 앱의 Large Screen 대응과 최적화 사례를 소개했습니다. View와 Compose 환경에서의 적용 포인트와 품질 가이드라인을 공유했습니다.

카카오페이는 반복 수작업을 줄이기 위해 Kubeflow 기반 AI 플랫폼을 구축했습니다.\nH200 GPU, 하이브리드 클러스터, MIG로 성능과 자원 효율을 함께 다듬었습니다.


여기어때는 고객 상담 시스템에 SendBird SDK와 Salesforce를 연동했습니다. 상담 상태 제어와 UI 분기를 위해 채널 metaData를 적극 활용했습니다.


SK바이오팜은 Agentic AI와 멀티 에이전트 협업으로 신약 후보물질 평가 워크플로를 자동화했습니다.기존 1주일 걸리던 과정을 1시간 이내로 줄이며 통합 리포트 기반 의사결정을 지원했습니다.