AI 다섯을 고용했더니, 내가 제일 바빴다
Codex 기반 다섯 역할의 AI 에이전트로 한국어 학습 드라마를 제작한 운영 경험을 소개했습니다. 역할 분리만큼 버전·검토·최종 선택을 조율하는 사람의 책임이 중요했음을 설명합니다.
#Codex#멀티에이전트
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AI 기술 블로그 최신 글
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프론티어 모델 대신, 우리 모델이 모든 상담을 분석합니다
상담 분석 세 작업을 자체 멀티태스크 모델로 전환해 상용 LLM보다 높은 성능을 확보했습니다.\n골든셋 기반 평가와 서빙 최적화로 비용을 99.4% 절감하고 운영 체계를 구축했습니다.
#LLM#ML
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JEV의 판정 계약을 사내 LLM에 적용하기
JEV의 판정 계약을 사내 LLM에 적용하기
JEV의 질문·답 계약을 LLM Gateway 판정 API로 구현해 사내 소형 LLM에 적용했습니다. 출력 간소화로 지연 시간을 줄이고 라벨 오류 항목만 재판정했습니다.
#LLM#JEV
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2026년 10월 인도 핀테크 뉴스
인도 NBFC의 소액대출 확대와 신용모니터링 효과, AI 신용관리 플랫폼 투자 동향을 다뤘습니다.\nMoneyview IPO 변동성과 True Balance의 AI 브랜드 캠페인 성과도 정리했습니다.
#핀테크#NBFC
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Amazon Bedrock AgentCore로 대화형 데이터 분석 에이전트를 프로덕션 아키텍처로 전환하기: SD바이오센서 사례
대화형 데이터 분석 에이전트를 단일 에이전트와 결정론 도구 중심으로 재설계했습니다. 실행 레인 분리, 이벤트 알림, 표준 관측성으로 프로덕션 운영성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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CJ올리브영의 AI 기반 운영 이슈 분석과 일일 점검 자동화
AI 에이전트로 프로모션 장애 원인과 고객 피해, 일일 운영 이상 징후를 분석했습니다. 계산·판정은 코드로 고정하고 LLM은 해석을 맡겨 대응 시간을 단축했습니다.
#Amazon Bedrock#Strands Agents SDK
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모두의주차장 AI 음성 주차 개발기: AWS AI-DLC 워크숍에서 출시까지
AI-DLC로 기존 주차 에이전트에 STT·TTS를 이틀 만에 연결해 MVP를 검증했습니다.\n음성 재입력 문제를 턴제로 해결하고 음성 전용 UX를 베타 출시했습니다.
#AI-DLC#LLM
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AWS Elemental MediaConvert와 Amazon Bedrock으로 VOD 자동 챕터 생성하기
MediaConvert의 샷 전환 후보와 Transcribe 스크립트를 Bedrock에 제공해 VOD 챕터를 자동 생성했습니다. AI 결과는 코드로 검증하고 썸네일 타일을 활용해 자연스러운 탐색 경험을 구성합니다.
#AWS Elemental MediaConvert#Amazon Bedrock
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AI로 만든 앱, 실제 서비스가 되려면? - 오늘의집 AI 개발 플랫폼 구축 오디세이
오늘의집은 AI 코딩 앱을 실제 서비스로 배포하기 위한 AI 개발 플랫폼 올리고를 구축했습니다. 하네스로 보안·DB·QA·승인 절차를 통합해 비개발자도 안전한 배포를 진행합니다.
#배포#보안
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롯데백화점의 생성형 AI 기반 파트너 제안 채널 ‘AI 비즈센터’ 구축기
생성형 AI로 파트너사의 제안서 작성부터 담당 부서 연결까지 지원하는 AI 비즈센터를 구축했습니다.\n다단계 검색과 사용자 확인 절차로 부서 매칭 정확도를 83.72%까지 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
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AI로 E2E 회귀 테스트 자동화하기: ‘딸깍’을 파이프라인으로 바꾸기까지
AI 생성 E2E 테스트의 위양성을 줄이기 위해 명세·게이트·변형 검증·리뷰 패킷 파이프라인을 구축했습니다. 수동 회귀 테스트 98개를 자동화하고 범위를 196개로 확대했습니다.
#E2E#회귀 테스트
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AWS X 로앤컴퍼니 AI 해커톤 : VOC 자동 조사 에이전트 “민붕이” 개발기
분산된 VoC 지식과 코드 조사를 자동화하는 AI 에이전트 ‘민붕이’의 설계·운영 사례를 소개했습니다.\nMCP 기반 단일 서버 구조에 보안·검증·비용 통제를 적용해 실무 투입 가능성을 높였습니다.
#LLM#MCP
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한화오션 조선 현장의 다국어 소통을 돕는 AWS 기반 OTalk 활용 사례
한화오션은 조선소 소음과 전문 용어 문제를 해결하기 위해 AWS 기반 AI 통번역 앱 OTalk을 도입했습니다.\n현장 데이터 학습과 Bedrock 보정, 격리된 인프라로 번역 품질과 활용 범위를 높였습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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코드를 모르는 기획자의 Product Engineer 도전 : 준비와 소통으로 서버부터 앱까지
코드를 모르는 기획자의 Product Engineer 도전 : 준비와 소통으로 서버부터 앱까지
기획자가 Claude Code와 설계 계획서를 활용해 서버부터 앱까지 광고 기능을 출시한 경험을 공유했습니다.\n도메인 지식, 담당자 리뷰, AI 결과 검증과 오류 해석 환경의 중요성을 강조합니다.
#Claude#Android
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