![[AWS Summit Korea 2026] 규제 환경에서의 통제 가능한 AI 에이전트 아키텍처](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
[AWS Summit Korea 2026] 규제 환경에서의 통제 가능한 AI 에이전트 아키텍처
규제 환경에서 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 거버넌스와 통제 아키텍처를 정리했습니다. 모델 출력과 에이전트 행동을 분리해 제어하고, 운영 중에도 지속 검증하는 방법을 소개했습니다.
#LLM#AWS
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AI 기술 블로그 최신 글
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신한카드, 온톨로지와 소형언어모델로 고효율 AI 챗봇 구축하기
온톨로지와 분산형 에이전트 구조로 소형 언어모델 기반 AI 챗봇을 고도화했습니다. 멀티턴 대화와 주제 전환을 처리하면서 정확도, 비용, 지연 시간을 함께 개선했습니다.
#LLM#온톨로지
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[AWS Summit Korea 2026] 에이전트의 진화
AI 에이전트가 소프트웨어를 도구에서 동료로 바꾸는 흐름을 정리했습니다. 코딩에서 검증된 역할 변경이 지식 근로자 업무와 AWS 기반 AX 전환으로 확장된다고 설명했습니다.
#AWS#LLM
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이커머스 부정 반품 요청, AI로 차단한다: Amazon Nova Fine-tuning으로 산업 특화 가드레일 구성하기
패션 이커머스의 부정 반품 요청을 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite를 Fine-tuning해 도메인 특화 가드레일을 구축했습니다. 837개 샘플 학습으로 Unsafe 탐지 정확도를 94.6%까지 높였고, 소형 모델의 비용 효율성도 확인했습니다.
#LLM#RAG
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레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트로 전환하기 위한 AX 4단계 로드맵을 소개했습니다. 보안 기반부터 리뷰 자동화까지 단계적으로 확장하는 방법과 KPI를 함께 정리했습니다.
#LLM#CI/CD
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유저와 함께 만드는 LLM 2편 — 제타에 Online Learning 도입하기
비동기 GRPO 인프라와 TIS 보정으로 rollout·학습 간 확률 불일치를 안정화했습니다. 리워드 해킹을 완화해 DPO 대비 이용시간과 리텐션을 개선했습니다.
#LLM#GRPO
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Claude Code TDD 서브에이전트와 하네스 구축기 — 7개 에이전트, 18종 회귀 평가
Claude Code에 TDD를 붙이기 위해 7개 서브에이전트와 하네스를 구성한 과정을 정리했습니다. 자기 보고 대신 증거 기반 게이트와 회귀 평가로 단계 전환을 통제한 사례입니다.
#Claude Code#TDD
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Claude Code TDD 서브에이전트와 하네스 구축기 — 7개 에이전트, 18종 회귀 평가
Claude Code TDD 서브에이전트와 하네스 구축기 — 7개 에이전트, 18종 회귀 평가
Claude Code에 TDD를 붙이기 위해 7개 서브에이전트와 하네스를 구축한 과정을 정리했습니다. 반복 실패를 회귀 평가와 훅으로 통제하고, 대시보드로 운영 가시성까지 높였습니다.
#TDD#Claude Code
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에이전트 옵저버빌리티 - AI 에이전트의 '조용한 실패'를 잡는 법
AI 에이전트의 조용한 실패를 잡기 위한 에이전트 옵저버빌리티 개념과 APM·LLM 옵저버빌리티와의 차이를 정리했습니다. Langfuse와 Gemini로 PR 리뷰 에이전트를 추적·평가하는 실습과 운영 시 유의사항도 다뤘습니다.
#LLM#모니터링
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비개발 직군이 개발하는 AI Agent! 일성아이에스 전사 해커톤 현장 살펴보기
일성아이에스가 비개발 직군 중심의 AI Agent 해커톤을 진행한 현장을 소개했습니다. 가비아 AWS가 MCP 연동과 Amazon Quick 교육, 실습 지원으로 현업의 AI 구현을 도왔습니다.
#AI Agent#AWS
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사내 에이전트 극한까지 사용하기
사내 AI Agent 에이봇을 조직의 업무 인프라로 만든 사례를 소개했습니다. 오케스트레이터, 서브에이전트, Eval, 권한 제어로 실제 업무 적용과 확장을 다뤘습니다.
#LLM#RAG
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Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)
Amazon Braket에서 양자-고전 하이브리드 잡을 생성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 콘솔 기반과 코드 기반의 차이, 런타임과 디바이스 선택 흐름도 함께 설명했습니다.
#Amazon Braket#quantum computing
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얼굴 인식의 역사와 페이스페이의 미래
얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.
#얼굴인식#ML
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에이전틱 AI 생태계의 주인공들, MCP Player 10 성료와 Next!
에이전틱 AI 생태계 확산을 위한 MCP Player 10 성료 소식을 다뤘습니다. 세부 기술보다는 이벤트 결과와 다음 계획 안내가 중심입니다.
#MCP#LLM
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