

Amazon Bedrock AgentCore Identity로 안전한 기업형 에이전트 구현하기
Amazon Bedrock AgentCore Identity로 에이전트 인증과 자격 증명을 중앙화해 안전하게 관리하는 방법을 소개했습니다. Runtime, Gateway, 외부 Confluence 3LO까지 연동해 사용자별 권한 격리와 동적 인가를 구현했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Identity로 에이전트 인증과 자격 증명을 중앙화해 안전하게 관리하는 방법을 소개했습니다. Runtime, Gateway, 외부 Confluence 3LO까지 연동해 사용자별 권한 격리와 동적 인가를 구현했습니다.

DAN25에서 공개된 기술세션 영상과 주요 발표 5개를 소개했습니다. 네이버의 AI, 검색, 개인화, 로그 파이프라인 적용 사례를 확인할 수 있습니다.

RAG 대신 내부 API를 직접 활용해 실시간 차량 정보를 전달하는 API 증강 생성 아키텍처를 소개했습니다. 병렬 호출, 캐싱, SSE 스트리밍으로 실시간성과 비용 효율을 함께 개선했습니다.
숙박 상품 등록 흐름을 Slack, Google Sheets, OCR, API, Playwright로 자동화했습니다. 온보딩 시간을 10분 내외로 줄이고 반복 오류도 줄였습니다.
상용 TMS의 불편을 해결하기 위해 Cursor AI와 React로 자체 29TMS를 구축했습니다. 핵심 기능과 API를 직접 구현해 운영 민첩성과 응답 성능을 크게 높였습니다.
상용 TMS의 한계를 AI 협업으로 보완해 맞춤형 29TMS를 자체 구축한 사례를 소개했습니다. 구체적인 프롬프트와 구조 설계가 AI 코딩의 완성도를 높였다고 정리했습니다.

CRM 발송 준비를 다섯 개 툴을 오가던 수작업에서 시트 기반 자동화로 바꾸었습니다. Braze와 n8n 연동으로 시간을 줄이고 고객에게 더 유효한 정보를 전할 기반을 마련했습니다.
마이크로 코딩과 매크로 코딩의 차이를 통해 시니어 IC 성장 관점을 설명했습니다. 코드 품질을 넘어 비즈니스 흐름과 시스템 전체 영향을 보는 태도를 강조했습니다.

시니어 IC 성장을 마이크로 코딩에서 매크로 코딩으로의 관점 확장으로 설명했습니다. 코드 품질을 넘어 비즈니스 흐름과 시스템 임팩트를 보라는 메시지였습니다.


OpenAI Academy를 중심으로 AI 학습용 사이트의 구성과 역할별 트랙을 살펴보았습니다. 학습 콘텐츠와 실습 자료가 개발자 문서와 도구로 자연스럽게 이어지는 점이 인상적이었습니다.

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.

AI로 항공권 가격 탐색 제품을 빠르게 만들고 검증한 사례를 소개했습니다. 빠른 실행과 데이터 기반 시각화, 개방형 공유가 확장을 만들었습니다.