GS에너지의 SageMaker Unified Studio와 Bedrock AgentCore로 구축하는 엔터프라이즈 에이전트 데이터 플랫폼
GS에너지는 SMUS와 Bedrock AgentCore를 결합해 프로젝트 구독 기반 데이터·에이전트 플랫폼을 구축했습니다. JWT·IAM·MCP의 권한 경계를 분리해 사용자 권한 내 데이터 조회를 구현했습니다.
#Amazon Bedrock#SageMaker
500
AI 기술 블로그 최신 글
필터 0
문서 검토 AI 에이전트 — 계약서 검토, 왜 아직 사람 눈에 기대고 있을까?
문서 검토 AI 에이전트 — 계약서 검토, 왜 아직 사람 눈에 기대고 있을까?
사람의 눈에 의존하는 계약서 검토 업무의 한계를 짚었습니다. AI 에이전트를 활용한 문서 검토 가능성을 제기했습니다.
#AI 에이전트#계약서 검토
2100
한 문장으로 앱을 테스트하기까지
한 문장으로 앱을 테스트하기까지
QAHub로 테스트 기록과 실제 기기 실행 환경을 통합하고, 코드·AI 혼합 Flow를 구성했습니다. Self-healing과 Path Replay로 반복 테스트의 안정성·실행 시간·AI 호출 비용을 개선했습니다.
#자동화#Appium
5900
에이전트 하네스 규칙의 수명 관리
누적되는 에이전트 규칙을 재발 빈도와 기간에 따라 관리하는 하네스 GC 방식을 소개했습니다. cold 보존, 개요 제한, 승인 기반 승격과 rollback 절차를 제안합니다.
#AI 에이전트#Claude Code
1800
AWS Agentcore와 Strands Agent를 활용한 AI 서버 구축기
AWS Bedrock AgentCore Runtime과 Strands Agents로 LLM 기능을 통합한 AI 서버 구축 방식을 소개했습니다. EKS 프록시, 단일 이미지 다중 Runtime, 관측성·평가·배포 운영 결정을 설명합니다.
#AWS Bedrock AgentCore#Strands Agents
1000
ISF 2026 Wrap up: AI, 이제는 실전이다!
ISF 2026은 엔터프라이즈 AI 활용이 PoC를 넘어 실전 단계에 진입했음을 조명했습니다. AI 보안은 URL 차단을 넘어 에이전트의 실행·데이터 흐름을 관리해야 합니다.
#생성형 AI#에이전트
2200
MCP 서버와 에이전트 호스트, 왜 둘로 나누었는가
MCP 서버와 에이전트 호스트를 책임과 통제 경계에 따라 분리한 설계를 설명했습니다. 승인 제안·폼 정의의 소유권을 서버로 모아 ID 노출과 조용한 실패를 줄였습니다.
#MCP#LLM
3800
Gemini 4 Argon 공개 등 10월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google의 9월 넷째 주 개발자 업데이트를 제품별로 모았습니다. Gemini, Android, Firebase 관련 신규 기능과 사례를 소개합니다.
#Gemini#Android
2000
조직을 위한 AI 에이전트는 어떤 형태일까? Amazon Quick Hands-on Day 현장
Amazon Quick으로 사내 데이터와 업무를 연결하는 AI 에이전트 실습을 소개했습니다. 보안 거버넌스와 자연어 기반 분석·자동화 기능을 함께 다뤘습니다.
#Amazon Quick#AWS
3300
![[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FcAcFmf%2FdJMcahe9vTc%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGez10WfLr3yT3n6j14Cv2U6wVRl6T4mu1tV_TTHoCCk%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D9S0GuPdSl86IyhbBHsmKNnI4f%252Fs%253D)
[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?
반복 입력 업무의 암묵지를 찾아 AI 자동화 대상으로 정의한 과정을 소개했습니다. 하드코딩 대신 룰셋을 데이터로 분리해 유지보수 가능한 팀 시스템으로 전환했습니다.
#LLM#자동화
4000
LLM이 만든 SQL을 믿고 실행하기까지: A2A 기반의 대화형 BI 애플리케이션 개발기
A2A 역할 분리와 온톨로지 기반 RAG로 대화형 BI의 지표 해석 근거를 보강했습니다. Query Guardrail의 RLS·CLS 검증으로 LLM 생성 SQL의 실행 안전성을 통제했습니다.
#LLM#SQL
5300
추천 후보는 많을수록 좋을까? TopK를 최적화해 전환율을 높인 방법
추천 후보 TopK를 정수계획법으로 최적화해 후보 수를 절반으로 줄이고 전환율을 높였습니다. 후속 실험으로 다양성 저하를 보완하며 사용자별 TopK 배정 가능성을 검토합니다.
#추천 시스템#TopK
6601
코드 생성에서 개발 라이프사이클 전체를 AX로
AI 코드 생성 확산에 맞춰 테스트와 운영 분석까지 자동화하는 AX 개발 흐름을 제안했습니다. 기존 테스트 도구와 AI를 연결해 운영 문제를 테스트로 환류하는 방식을 설명합니다.
#LLM#자동화
4900
[프로모션] 로봇 생산성부터 고장 예측까지 한 번에, AI 기반 로봇 운영 OS ROBOT FACTORY
[프로모션] 로봇 생산성부터 고장 예측까지 한 번에, AI 기반 로봇 운영 OS ROBOT FACTORY
로봇 현장의 생산성·가동 상태 파악과 고장 예측 문제를 다룹니다. AI 기반 ROBOT FACTORY의 마켓플레이스 프로모션을 소개합니다.
#robot#모니터링
1400