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agent 기술 블로그 글

agent 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#LLM995 #prompt217 #LangChain33 #MCP224 #LangGraph25 #AWS635 #RAG228 #Claude Code49 #Confluence21 #UI/UX395 #자동화304 #검색285

[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환

Amazon의 AI 전략을 통해 에이전틱 AI가 고객 경험과 운영을 어떻게 바꾸는지 정리했습니다. 또한 AgentCore와 AI-DLC를 바탕으로 기업 AI 도입 시 고려할 운영·개발 포인트를 소개했습니다.

#AWS#LLM#생성형 AI

2100

[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환

2026년 6월 11일

팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.

AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.

#LLM#agent#webhook

100

팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.

2026년 4월 30일

프론트엔드

프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법

프롬프트 한 줄로 만드는 화면의 한계를 짚고, 디자인 시스템에 맞는 의사결정 자동화가 핵심이라고 설명했습니다. 어드민, CLI, 에이전트로 발전한 Kraft와 Plan/Orchestra 구조도 소개했습니다.

#prompt#디자인 시스템#CLI

19500

프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법

2026년 4월 10일

[AI활용] Claude Code를 선택한 이유와 개발 아키텍처 설계 실무 적용기

Claude Code를 팀 개발 아키텍처에 통합하는 구조를 Agent·Skill·Context·Loop로 정리했습니다. 프롬프트 중심 활용의 한계를 넘어 재현 가능한 AI Workflow 설계를 제안했습니다.

#Claude#Agent#prompt

15600

2026년 3월 18일

Claude Code Hooks - 프롬프트 대신 코드로 정책 강제하기

Claude Code Hooks로 프롬프트 대신 설정 파일 기반 정책 강제를 설명했습니다. 파일 수정, 위험 명령 차단, 모니터링 등 실전 활용 패턴도 함께 다뤘습니다.

#Claude Code#hooks#DevSecOps

9100

2026년 2월 28일

The Flip

AI가 디자인을 대신 만들어주는 것이 아니라, AI가 쓸 디자인 시스템을 설계하는 관점입니다. 브랜드 맥락과 인터랙션 규칙을 구조화해 에이전트가 바로 조합하고 실행할 수 있게 만들었습니다.

#design system#Agent#UI/UX

2000

2026년 1월 13일

CrewAI: 독립된 멀티 에이전트 협업 프로세스 구축

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

#Python#LLM#멀티 에이전트

4100

2025년 12월 19일

당근의 GenAI 플랫폼

당근은 GenAI 활용 확산에 맞춰 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat으로 공통 플랫폼을 구축했습니다. 이를 통해 AI API 통합 관리, 빠른 실험과 배포, 사내 Agent 활용을 지원했습니다.

#LLM#MCP#BigQuery

9500

당근의 GenAI 플랫폼

2025년 12월 19일

더 똑똑하고 효율적인 Kanana-2 오픈소스 공개

카카오가 Agentic AI 구현에 최적화된 언어모델 Kanana-2를 오픈소스로 공개했습니다. 자체 개발한 차세대 언어모델이라는 점을 강조했습니다.

#LLM#open source#agent

11400

2025년 12월 17일

Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략

Claude Code 기반 바이브 코딩에서 발생하는 누락과 오해의 원인을 정리하고, 이를 줄이기 위한 컨텍스트 관리 전략을 설명했습니다. 작은 요청 분리, Plan 모드, Todo, 서브에이전트, CLAUDE.md 활용법을 제안했습니다.

#Claude Code#LLM#prompt

35500

2025년 11월 12일

SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기

SK바이오팜은 Agentic AI와 멀티 에이전트 협업으로 신약 후보물질 평가 워크플로를 자동화했습니다.기존 1주일 걸리던 과정을 1시간 이내로 줄이며 통합 리포트 기반 의사결정을 지원했습니다.

#LLM#AWS#SageMaker

9800

SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기

2025년 10월 15일

AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 그 다음 – 3부. Agent로 더 넓고 깊은 지식 공유하기

물어보새를 사내 지식과 업무를 아우르는 멀티 에이전트 서비스로 확장한 과정을 소개했습니다. 지식 확장, 메모리, Tracing, ReAct로 검색과 맥락 유지, 자율 실행을 강화했습니다.

#LLM#RAG#Agent

4700

AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 그 다음 – 3부. Agent로 더 넓고 깊은 지식 공유하기

2025년 9월 25일

A2A 튜토리얼 코드 톺아보기

구글의 A2A 프로토콜과 공식 튜토리얼 코드를 바탕으로 서버·클라이언트 구조를 살펴보았습니다. LangChain 에이전트를 A2A로 노출하고 호출하는 흐름도 함께 정리했습니다.

#A2A#LLM#LangChain

7100

2025년 9월 9일

[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory

SPeCTRA 2.0에 Memory를 제5원소로 포함한 배경과 의미를 정리했습니다. 시퀀스·페르소나·시간 기반 검증과 Memory Safety 전략까지 소개했습니다.

#LLM#Memory#Responsible AI

3900

[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory

2025년 9월 5일

멀티턴에서 답변을 잘하는 Agent 만들기 - 쿼리 재작성(Query Rewriting)

멀티턴 RAG에서 맥락 손실로 생기는 검색 오류를 쿼리 재작성으로 줄이는 방법을 다뤘습니다. Step-Back, HyDE, Multi-Query와 적응형 라우팅으로 품질과 속도를 함께 조정했습니다.

#RAG#LLM#검색

14900

멀티턴에서 답변을 잘하는 Agent 만들기 - 쿼리 재작성(Query Rewriting)

2025년 8월 7일

How Was the New QANDA Agent Built?

QANDA가 생성형 AI 시대에 맞춰 단일 문제풀이 앱에서 멀티 에이전트 학습 플랫폼으로 재설계되었습니다. 또한 Plan-and-Execute, Artifact, LangGraph 기반 구조로 의도 분류와 상태 관리를 안정화했습니다.

#LLM#Agent#LangGraph

5800

2025년 8월 5일

새로운 콴다 Agent는 어떻게 만들어졌을까?

콴다는 문제 풀이 중심 앱을 멀티 에이전트 기반 학습 어시스턴트로 재설계했습니다. 채팅과 Agent를 분리하고 Plan-and-Execute, Artifact 구조로 확장성과 안정성을 높였습니다.

#LLM#Agent#LangGraph

8900

2025년 7월 31일

SSG.COM 사내 Agent 개발기

사내 Confluence 문서를 자연어로 찾는 LLM Agent 개발 과정을 소개했습니다. 검색 쿼리 생성, 요약, 캐싱, OCR 등 운영 최적화 포인트도 다뤘습니다.

#LLM#NLP#Agent

24200

2025년 6월 19일

Langchain과 Langgraph의 Agent구현의 차이점.

Langchain과 Langgraph의 create_react_agent 차이를 프롬프트 처리와 Tool Call 방식 중심으로 비교했습니다. 상용 LLM과 MCP 환경에는 Langgraph가 유리하고, Private LLM에는 Langchain을 고려할 수 있음을 정리했습니다.

#Langchain#Langgraph#LLM

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