삼성 계정 AIOps: AgentCore기반 멀티 에이전트 운영 자동화 여정
삼성계정 운영팀이 AgentCore 기반 멀티 에이전트 AIOps를 3계층 구조로 설계한 과정을 소개했습니다. 분석 자동화부터 관측, 평가, 가드레일까지 운영 가능한 자율화 토대를 구축했습니다.

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삼성계정 운영팀이 AgentCore 기반 멀티 에이전트 AIOps를 3계층 구조로 설계한 과정을 소개했습니다. 분석 자동화부터 관측, 평가, 가드레일까지 운영 가능한 자율화 토대를 구축했습니다.

AI 코딩의 병목을 코드 생성이 아닌 조율과 검증 과정으로 보고, 제안자·도전자·조율자로 나눈 멀티 에이전트 개발 파이프라인을 소개했습니다. 복잡도와 리스크에 따라 토론 강도를 조절하며, 사람은 최종 판단에 집중하는 방식을 설명했습니다.

프로덕션급 Multi-Agent 시스템에서 Context Window 한계를 넘기 위한 4계층 Context Engineering 기법을 소개했습니다. 멀티 에이전트 격리, 프롬프트 제어, 파일 외부화, 검증과 안전장치로 품질과 비용을 함께 다뤘습니다.

CrewAI의 핵심 구성 요소와 독립형 Python 프레임워크 특성을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 순차 협업 예시로 기본 사용 흐름을 설명했습니다.

CrewAI의 핵심 구성 요소와 순차 실행 기반 협업 구조를 설명했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 예제를 통해 기본 사용법을 소개했습니다.

셀트리온제약이 S&OP 회의 질의 대응을 위해 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축했습니다. RAG, Text-to-SQL, 웹 검색을 결합해 평균 1분 이내 응답과 약 90% 정확도를 확보했습니다.

n8n으로 Slack 멀티 에이전트 봇 Friday를 구현한 사례를 소개했습니다. 라우터-전문가 구조로 프로필 변경, GA4 분석, 메시지 검색을 자동화하고 ReAct 확장도 제안했습니다.
