Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.
#AWS#MCP
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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AI-DLC 를 팀 프로젝트에 적용하기: Subagent 와 Custom Skill 로 확장한 Armiq 사례
AI-DLC에 Subagent와 Custom Skill을 결합해 팀 프로젝트 운용 문제를 보완했습니다. 비정형 요구사항 정리, 병렬 개발 merge, 전용 코드 리뷰까지 함께 다뤘습니다.
#AWS#TypeScript
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ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
Git 릴리스 자동화를 예제로 MCP와 에이전트 스킬의 차이를 비교했습니다. 반복 작업은 스킬로 표준화하고, 외부 연동은 MCP로 분리하는 접근을 제안했습니다.
#Git#MCP
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Genkit Middleware 출시 등 5월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Genkit Middleware 출시 등 5월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 5월 셋째 주 주요 업데이트를 정리한 글입니다. AI, Android, Telecom, Flutter 관련 새 소식과 번역 안내를 함께 소개했습니다.
#ML#Android
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![[코드가 환경을 모르는 구조 7/7] Variant와 스냅샷 캐시, 그리고 다섯 축의 총합](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/05ffda096002d40620c7bc75e64174185b7d8a1d-1684x1030.png)
[코드가 환경을 모르는 구조 7/7] Variant와 스냅샷 캐시, 그리고 다섯 축의 총합
테스트 인프라에서 variant와 스냅샷 캐시로 프로덕션의 분리를 그대로 재현하는 구조를 설명했습니다. 경계를 명확히 하면 교체 가능성이 높아지고 실험 속도도 빨라진다고 정리했습니다.
#Kotlin#MySQL
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느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
AI가 위지윅 에디터 성능 개선을 반복 실험하도록 Auto Research 루프를 구성했습니다. 실제 체감 성능을 반영하는 벤치마크와 점수표 설계가 핵심이라는 점을 확인했습니다.
#LLM#성능
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느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
AI에게 에디터 성능 개선을 맡겨 Auto Research 루프를 실험했습니다. 평가 지표 설계가 핵심이었고, 실제 체감 성능에 맞는 벤치마크가 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#성능
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DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
DynamoDB managed GSI의 핫 파티션이 Boot 트래픽까지 막는 구조를 분석했습니다. 이를 해결하기 위해 인덱스 테이블과 쓰기 전파 파이프라인을 설계했습니다.
#DynamoDB#GSI
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
DynamoDB GSI 핫 파티션이 Boot까지 막는 장애 구조를 분석했습니다. 인덱스 테이블과 스트림 기반 파이프라인으로 쓰기 병목을 분리하는 설계를 소개했습니다.
#DynamoDB#GSI
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누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
배포 내역을 정형화해 Notion에 쌓고, LLM으로 비개발자도 읽을 수 있는 릴리즈 노트를 자동 생성했습니다. 별도 인프라 없이 기존 도구만으로 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.
#LLM#GitHub Actions
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그래서, 티빙에 왔습니다
그래서, 티빙에 왔습니다
티빙 경력직 입사자의 이직 계기와 회사 선택 이유, 입사 후 문화를 소개한 인터뷰였습니다. 경력직 지원자에게는 목표를 분명히 하고 빠르게 적응할 준비가 필요하다고 전했습니다.
#문화#조직문화
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그래서, 티빙에 왔습니다
그래서, 티빙에 왔습니다
티빙 경력직 입사자의 이직 이유와 선택 기준, 입사 후 조직문화 경험을 인터뷰로 소개했습니다. 경력직 지원자에게는 명확한 목표와 빠른 적응 자세를 강조했습니다.
#문화#K-콘텐츠
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2026 어피닛 Spring Up Day : 함께라서 더 기대되는 우리의 새봄
2026 어피닛 Spring Up Day : 함께라서 더 기대되는 우리의 새봄
어피닛의 2026 Spring Up Day 현장을 소개했습니다. 동료 간 소통과 팀워크, 개성을 살린 문화가 돋보였습니다.
#문화#회의
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![[인사이트] 코드에서 근육으로: 피지컬 AI와 데이터센터 인프라](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fb94HJy%2FdJMcahxFscY%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHwxx69caoIfjgUWmUTQBtdqwcSk6x9--Myk1G7FFzw_%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D9MNn3JfTB56NUeTeDDHwQLO8e0U%253D)
[인사이트] 코드에서 근육으로: 피지컬 AI와 데이터센터 인프라
피지컬 AI와 휴머노이드가 데이터센터 운영을 어떻게 바꿀지 정리했습니다. 관찰, 보조, 위험 공간 대행의 단계적 적용과 저지연·시뮬레이션 기반 준비가 핵심이었습니다.
#데이터센터#휴머노이드
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