

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.
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복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.

삼성리서치의 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스 ‘DeepDive’의 아키텍처와 고도화 과정을 소개했습니다. 긴 문서에서 핵심을 빠르게 추출해 업무 생산성을 높이는 방향을 다뤘습니다.
RAG 성능을 높이기 위한 PDF-to-Markdown 전처리 가이드를 소개했습니다. 문서 구조를 정제해 LLM 친화적인 입력을 만드는 방법을 다뤘습니다.


CES 2026 혁신상 452개를 NotebookLM으로 분석·정리해 실무 결과물로 바꾸는 활용 가이드를 소개했습니다. 메가 트렌드 추출, 제품 선별, 비교표 작성까지 바로 쓸 수 있는 프롬프트를 제공합니다.

스마트폰 디지털 발자국으로 신용을 추정하는 핀테크 연구를 소개했습니다. 대출 기회가 소득, 고용, 이동 범위, 사회적 연결을 넓힌 결과를 다뤘습니다.


Claude Code Skills로 GitLab 업그레이드 과정을 자동화한 경험을 소개했습니다. 순차 업그레이드, 마이그레이션 대기, 실패 대응을 AI가 처리하도록 설계했습니다.

Claude Code로 Slack·VS Code·Jupyter를 묶어 맥락이 이어지는 AI 비서를 설계하고 실무 자동화 사례를 소개했습니다. 개인 워크스페이스를 조직 자산으로 확장하는 방향과 AI를 대하는 실용주의도 함께 정리했습니다.

Claude Code로 슬랙, VS Code, Jupyter를 하나의 서버 작업공간에 통합해 AI 비서를 설계하는 방법을 다뤘습니다. 업무 연속성, 권한 위임, 지식 구조화, 기록과 스케줄링을 핵심 조건으로 정리했습니다.
생성형 AI의 발전이 편리함을 높였지만, 악용과 윤리 문제도 함께 커졌습니다. 책임 있는 사용과 안전성 확보를 위한 대응이 필요합니다.

Software 3.0 시대의 의미와 Claude Code를 기존 레이어드 아키텍처로 해석하는 관점을 정리했습니다. 또한 HITL, 토큰 관리, Skill 설계에서의 실전 주의점을 함께 다뤘습니다.
마이리얼트립 T&A에서 파트너 성장을 성과로 연결하기 위해 AI와 데이터 구조를 활용한 실험을 소개했습니다. 운영 해석을 자동화하고 파트너가 직접 지표를 보며 행동을 바꾸는 구조를 만들었습니다.

인프라팀이 CLAUDE.md와 정책 파일로 AI 에이전트의 행동 기준을 통일했습니다. 반복 작업을 정책화해 온보딩, 장애 대응, 자동화를 함께 개선했습니다.