n8n으로 구축한 Slack 멀티 에이전트 구현기 \:\ 프로필 업데이트, GA4 분석, 메시지 검색 등 5가지 실전 사례
n8n으로 Slack 멀티 에이전트 봇 Friday를 구현한 사례를 소개했습니다. 라우터-전문가 구조로 프로필 변경, GA4 분석, 메시지 검색을 자동화하고 ReAct 확장도 제안했습니다.
#n8n#Slack
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AI 기술 블로그 최신 글
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빠르게 실행해 볼 수 있는 AI 시대 - 프로젝트에 투입해야 하는 서버
온프레미스 서버 설치 과정에서 하드웨어 지식 부족으로 OS 설치가 막힌 상황을 다뤘습니다. AI의 도움으로 RAID 구성과 우분투 설치를 빠르게 해결한 경험을 공유했습니다.
#서버#온프레미스
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스윙 고객센터, 어떻게 응답 시간을 71% 단축했나? - 2부: Synapse AI 도입
게시판 전환 후 드러난 해석 비용과 품질 편차를 Synapse AI 3단 레이어로 줄였습니다. 요약·검색·작성 자동화와 HITL 전환으로 응답 속도와 일관성을 함께 높였습니다.
#LLM#RAG
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Amazon Bedrock과 함께 Claude Code 사용하기
Claude Code를 Amazon Bedrock과 연동해 기업 환경에 맞는 사용량 기반 과금과 보안 통제를 확보하는 방법을 소개했습니다. 또한 로깅, 감사 추적, 비용 관리, PrivateLink 구성까지 엔터프라이즈 운영 이점을 정리했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude
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고객에게 ‘찐 정보’를 전하기 위한 CRM의 혁신을 그리다
CRM 발송 준비를 다섯 개 툴을 오가던 수작업에서 시트 기반 자동화로 바꾸었습니다. Braze와 n8n 연동으로 시간을 줄이고 고객에게 더 유효한 정보를 전할 기반을 마련했습니다.
#CRM#자동화
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Day1Company의 Amazon EKS와 Amazon Bedrock 기반 초개인화 학습 피드백 서비스 사례
Amazon EKS와 Amazon Bedrock으로 1:1 수업 피드백을 자동화한 사례를 소개했습니다. 단계 분리와 비동기 파이프라인으로 비용을 줄이고 일관된 개인화 리포트를 제공했습니다.
#Amazon EKS#Amazon Bedrock
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왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 활용이 세계에 비해 뒤처진 이유와 경영 통합의 필요성을 정리했습니다. 전사 추진, 인재 육성, 데이터 준비를 바탕으로 지금 AI 트랜스포메이션을 시작해야 한다고 설명했습니다.
#LLM#prompt
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왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업이 AI를 단순 도입이 아니라 경영 통합 관점에서 추진해야 한다는 백서였습니다. 전사 전략, 인재, 데이터, 문화와 함께 10단계 실행 절차를 제시했습니다.
#DX#BPR
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왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 도입이 왜 지금 필요한지, 경영 통합 관점에서 설명했습니다. 전략·인재·문화·데이터 과제를 짚고 전사 실행 절차를 제시했습니다.
#LLM#AI Transformation
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개발자가 알아야 할 AI 규제와 윤리
AI 규제와 윤리를 개발 실무의 핵심 경쟁력으로 정리했습니다. 한국 AI 기본법과 글로벌 규제 동향, 윤리 도구 활용 방안을 함께 살펴봤습니다.
#AI 기본법#AI 윤리
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휴먼의 AI ＇학습＇은 이렇게! #1 - OpenAI Academy 사이트 톺아보기 : )
OpenAI Academy를 중심으로 AI 학습용 사이트의 구성과 역할별 트랙을 살펴보았습니다. 학습 콘텐츠와 실습 자료가 개발자 문서와 도구로 자연스럽게 이어지는 점이 인상적이었습니다.
#OpenAI#ChatGPT
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아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 (Part 2)
Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트의 구현과 최적화 전략을 다뤘습니다. 멀티 에이전트 분리, 프롬프트 관리, 캐싱, 데이터 격리로 정확도와 효율성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신
아이지에이웍스가 Amazon Bedrock 기반 클레어로 자연어를 SQL 분석과 차트로 연결했습니다. 마케터가 SQL 없이도 복잡한 데이터 분석을 수행하도록 돕고 의사결정 속도를 높였습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
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Amazon Bedrock AgentCore Runtime을 쉽고 빠르게 시작하기
Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.
#AWS#MCP
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