
AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
AI 에이전트의 API 접근 문제를 풀 후보로 ID-JAG를 소개했습니다. 기업 IdP 중심의 중앙 정책과 감사 추적, 운영 시 주의점까지 정리했습니다.
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AI 에이전트의 API 접근 문제를 풀 후보로 ID-JAG를 소개했습니다. 기업 IdP 중심의 중앙 정책과 감사 추적, 운영 시 주의점까지 정리했습니다.


AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.

에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.

Claude Code를 중심으로 iOS 팀의 반복 작업과 배포 흐름을 워크플로우로 자동화한 사례를 소개했습니다. CLAUDE.md, 스킬, MCP, GitHub Actions를 연결해 생산성을 높였습니다.
데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.


포스타입 비즈니스팀 리드 인터뷰로, 데이터 기반 의사결정과 빠른 실험 문화를 소개했습니다. 유튜브 쇼츠 사례와 함께 실패를 학습 자산으로 삼는 리더십과 채용 기대사항을 전했습니다.
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MCP 서버를 AI 어시스턴트와 연결해 개발 효율을 높이는 사내 활용 사례와 워크숍 내용을 소개했습니다.티켓 발행 자동화와 멀티 에이전트 PR 리뷰를 통해 안전한 확장과 보안 관리의 중요성을 강조했습니다.

비전공자도 Claude Cowork와 Claude Code로 업무 자동화와 웹사이트 제작을 실습하는 오프라인 워크숍을 소개했습니다. FAQ 봇, 보고서 자동화, 데이터 시각화, 배포까지 실무 흐름을 단계적으로 다룹니다.


Claude Code로 정보 수집·요약을 분리 자동화해 리드 업무의 시간과 맥락을 확보했습니다. 공통 규칙과 자기개선 루프로 여러 AI 워크플로우의 기반을 함께 개선했습니다.


GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.

ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.


GitLab Duo Agent Platform은 개발의 나머지 80%를 멀티 에이전트로 자동화하는 플랫폼을 소개했습니다. 이슈, 리뷰, 보안, CI/CD를 자율 처리하면서도 사람의 승인과 통제를 유지했습니다.


레거시 SAP 환경에 Kiro IDE와 MCP, Steering을 결합해 AI-DLC를 적용했습니다. ABAP과 SAPUI5 개발에서 생산성과 문서 동기화 개선을 확인했습니다.