팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.
팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.
AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.
#LLM#agent
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팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.
비결정적 AI 태스크를 자동으로 QA하는 에이전트 개발 과정을 소개했습니다. DFS 기반 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가와 개선 루프까지 구현했습니다.
#LLM#API
80005분
Amazon Bedrock 위에서 Codex와 Claude Code 함께 쓰기: Harness Engineering으로 구현해보기
Amazon Bedrock에서 Claude Code와 Codex를 함께 돌리는 협업 하네스를 구현해 48런 실험을 진행했습니다. 단독 실행보다 교차 리뷰가 버그를 더 잘 잡았고, 하네스 설계가 결과를 좌우함을 확인했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Code
54005분
운영하지 않는 Kafka, EasyQueue를 소개합니다
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#Kafka
60005분
![[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인
Amazon OpenSearch가 에이전틱 검색과 벡터 스토리지 혁신으로 진화하는 내용을 다뤘습니다. 운영 최적화와 AI 에이전트 연동을 함께 지원하는 플랫폼 방향을 소개했습니다.
#OpenSearch#AWS
32005분
프롬프트 인젝션 방어: AgentCore 기반 다층 보안 설계 패턴
프롬프트 인젝션에 대비해 에이전트 보안을 LLM 밖의 인프라에서 강제하는 다층 방어 패턴을 설명했습니다. AgentCore, JWT 전파, RLS, Index Mapper로 사용자 간 데이터 경계를 지키는 방법을 정리했습니다.
#LLM#보안
24005분
Android 앱의 의도치 않은 변경 방지하기
Android 앱의 의도치 않은 변경 방지하기
Android 앱에서 외부 라이브러리 업데이트로 생기는 의도치 않은 변경을 막는 방법을 소개했습니다. Baseline 기반 방어 체계와 Manifest Shield의 내부 동작, AI 활용 방향을 다뤘습니다.
#Android
33005분
[AWS Summit Seoul 2026] 책임감 없는 AI에이전트, 주인은 누구인가
AI 에이전트의 자율성 확대에 따른 보안과 책임 문제를 다뤘습니다. 하네스 엔지니어링과 Datadog Agent Builder로 가드레일을 두는 방법을 소개했습니다.
#AWS#LLM
30005분
Sim-to-Real과 Real-to-Sim: 유능한 Physical AI를 가능하게 하는 핵심 엔진
Sim-to-Real과 Real-to-Sim이 Physical AI의 현실 적용을 가로막는 격차를 어떻게 줄이는지 설명했습니다. 시뮬레이션 충실도와 합성 데이터 파이프라인이 VLA 성능을 좌우한다고 정리했습니다.
#AWS#시뮬레이션
12005분
[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)
생성형 AI의 한계를 넘기 위해 개발 전 과정을 AI와 함께 수행하는 AI-DLC 방법론을 소개했습니다. 기획부터 운영까지 컨텍스트와 이력을 보존하는 워크플로우를 통해 엔터프라이즈 개발 생산성을 높이는 접근을 다뤘습니다.
#AWS#LLM
31005분
[AWS Summit Korea 2026] 규제 환경에서의 통제 가능한 AI 에이전트 아키텍처
규제 환경에서 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 거버넌스와 통제 아키텍처를 정리했습니다. 모델 출력과 에이전트 행동을 분리해 제어하고, 운영 중에도 지속 검증하는 방법을 소개했습니다.
#LLM#AWS
24005분
신한카드, 온톨로지와 소형언어모델로 고효율 AI 챗봇 구축하기
온톨로지와 분산형 에이전트 구조로 소형 언어모델 기반 AI 챗봇을 고도화했습니다. 멀티턴 대화와 주제 전환을 처리하면서 정확도, 비용, 지연 시간을 함께 개선했습니다.
#LLM#온톨로지
38005분