![[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/image-583-scaled.png)
[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화
AWS 세션에서 AI 에이전트로 유전체 분석을 민주화하는 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 분석, 표준화된 도구 연결, 대규모 데이터 처리를 중심으로 정리했습니다.
#AWS#LLM
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필터 1
LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례
LG유플러스는 UCMP에 AI Agent를 도입해 클라우드 관리와 분석을 자연어로 제공했습니다. Bedrock AgentCore Runtime과 MCP Server로 확장성과 운영성을 함께 확보했습니다.
#AWS#LLM
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Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 멀티에이전트 운영과 접근제어
멀티 에이전트 시스템의 운영 복잡성과 권한 문제를 AgentCore로 중앙화하는 방안을 설명했습니다. Gateway, Identity, Runtime으로 인증·접근제어·관측을 통합하는 사례를 소개했습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#MCP
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AWS Kiro vs Cursor 장단점 비교: 개발 조직에 적합한 AI 도구는?
Cursor는 빠른 코드 생성이 필요한 개인 개발자와 스타트업에 적합합니다. Kiro는 스펙 기반 협업과 표준화가 중요한 개발 조직에 적합합니다.
#AWS#Cursor
14200
소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며
Software 3.0 시대의 의미와 Claude Code를 기존 레이어드 아키텍처로 해석하는 관점을 정리했습니다. 또한 HITL, 토큰 관리, Skill 설계에서의 실전 주의점을 함께 다뤘습니다.
#LLM#Claude Code
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Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.
#LLM#MCP
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Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우
AI 에이전트 워크플로우를 자연어 SOP로 표준화하는 Strands Agent SOPs를 소개했습니다.\n제어와 유연성의 균형, 체이닝, MCP·Claude Skills 연동 예시를 설명했습니다.
#LLM#prompt
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2025 re:Invent 여정
2025 AWS re:Invent 현장에서 확인한 AI·운영·보안의 기술 흐름을 정리했습니다. EKS 운영과 DevSecOps 자동화 사례를 중심으로 실무 인사이트를 공유했습니다.
#AWS#EKS
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#개발자#노트북#컴퓨터
Antigravity 사용 후기: sync ＆ async 코딩을 곁들인
Antigravity 사용 후기를 통해 무료 가격, 다양한 모델, Sync 코딩의 장점을 정리했습니다. 다만 영어 추론 토큰, 애매한 자율성, 멀티에이전트 안정성은 아쉬움으로 남겼습니다.
#Gemini#Claude
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Antigravity 사용 후기: sync ＆ async 코딩을 곁들인
Antigravity 사용 경험을 바탕으로 장점과 단점을 정리했습니다. 무료 제공, 모델 선택지, Sync 코딩의 편안함은 좋았지만 초기 불안정성과 자율성의 애매함은 아쉬웠습니다.
#LLM#Gemini
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AI 시대 웹 보안의 방향성: AI를 활용한 공격과 방어의 패러다임 전환
Claude AI와 Burp Suite를 MCP로 연동해 웹 취약점 점검과 모의해킹 실습을 소개했습니다. 반복 분석과 보고서 작성은 자동화하되, 최종 검토와 보안 통제는 사람이 책임져야 한다고 정리했습니다.
#Claude#MCP
5000
구성원이 직접 AI 쓰면서 효용 느끼도록 유도, 업무 혁신 배경
라포랩스가 AX팀을 통해 전사 구성원이 AI를 직접 쓰며 효용을 느끼도록 조직 혁신을 추진했습니다. 비개발자 교육, 내부 플랫폼, 자동화 사례로 AI 진입장벽을 낮췄습니다.
#LLM#MCP
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클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기
건설현장 방역을 위한 해충 판별 AI 챗봇을 Amazon Bedrock과 LangGraph로 구현했습니다. 이미지 분석, RAG 검색, 보고서 자동화까지 연결해 설명 가능한 방역 판단을 만들었습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
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VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.
#LLM#MCP
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