AWS AI-DLC를 System Maintenance 환경에 맞게 커스터마이징하기
AWS AI-DLC를 System Maintenance 환경에 맞게 3계층 Override 구조로 커스터마이징한 사례를 소개했습니다. 반복 질문 제거, 추측 방지, 자동화로 운영 유지보수 효율을 높인 점이 핵심입니다.
#AWS#LLM
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에이전트 플러그인 등 8월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 8월 첫째 주 위클리 업데이트를 소개합니다. AI, Android, Google Play, Flutter 관련 최신 개발자 소식과 읽을거리들을 한 번에 확인할 수 있습니다.
#LLM#MCP
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AI 에이전트를 개발하지 않고 조립한다 — Amazon Bedrock AgentCore 기반 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼
Amazon Bedrock AgentCore로 에이전트를 개발보다 조립에 가깝게 구성하는 엔터프라이즈 플랫폼을 소개했습니다. 자체 구현한 레지스트리·정책·관측을 관리형 서비스로 전환하는 방향도 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#MCP
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AI-Driven Development의 시대
iOS 디자인 시스템 업데이트를 에이전트 루프로 자동화한 사례를 소개했습니다. 구현부터 배포와 QA까지 이어지며 대기 시간을 크게 줄인 구조를 설명했습니다.
#SwiftUI#iOS
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실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
당근 실험플랫폼이 지표 UI화, 상호배제 그룹, Experiment MCP로 실험 운영 병목을 줄인 사례를 소개했습니다. 실험 설계와 반복 작업을 더 빠르고 편하게 만들기 위한 구조와 자동화 방향을 다뤘습니다.
#A/B 테스트#LLM
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (2): 세 에이전트 구현과 사람 vs AI 검증
세 에이전트 구현 과정에서 겪은 검색 오판, 코드 분석 루프, DB 접근 안전장치를 정리했습니다. 사람 vs AI 비교로 속도와 한계도 함께 검증했습니다.
#AWS#LLM
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#개발자#노트북#컴퓨터
Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
Grafana에서 자연어로 장애 원인을 찾는 SRELens 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 에이전트를 운영 환경에 맞게 제어하기 위해 프롬프트 레이어 분리와 도구 호출 가드레일을 설계했습니다.
#Grafana#LLM
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LLM은 똑똑한데, 왜 우리 회사 일은 모를까
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.
#LLM#검색
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개인 생산성에서 멈춘 Claude Code, 조직의 생산성으로 – 영상 10개로 완성하는 Claude Code on Amazon Bedrock 학습 플랜
Claude Code를 개인 생산성을 넘어 조직 생산성으로 확장하는 Amazon Bedrock 학습 플랜을 소개했습니다. 10개 영상으로 개인, 팀, 엔터프라이즈 운영까지 이어지는 4단계 로드맵을 제시했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Code
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[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것
사내 재무 업무를 AI로 자동화하되, 숫자는 거래 이력과 규칙으로 계산하고 설명과 검증에 AI를 활용했습니다. 또한 권한 경계와 감사 로그, 환경 분리 같은 운영 안전장치가 더 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#MCP
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![1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2026/07/23/aicc-builder-thumbnail-1122x630.png)
1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]
Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.
#Amazon Connect#LLM
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[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.
#LLM#OCR
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Gemini API Managed Agents 기능 확장 등 7월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 7월 둘째 주 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemini, LiteRT.js, ADK Go 2.0, Android 벤치마크 등 최신 발표와 활용 사례를 소개했습니다.
#LLM#MCP
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AI가 내 프롬프트를 흘려듣는 이유: 원리부터 다시 본 컨텍스트 엔지니어링
AI가 규칙을 자꾸 어기던 문제를 계기로, 프롬프트보다 컨텍스트 엔지니어링과 하네스 설계가 중요하다는 점을 정리했습니다. 최신 모델에는 절차를 늘리기보다 성공 기준과 검증 규칙을 명확히 주는 방식이 더 잘 맞았습니다.
#LLM#prompt
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