경신홀딩스의 AX 도입을 위한 에이전트 플랫폼 구축: Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터를 연결하고 에이전트를 운영하기
Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터 연결·에이전트 실행·공유를 통합한 AX 플랫폼을 구축했습니다. MCP, 승인 워크플로, 사용량 관측으로 보안과 재사용성을 강화했습니다.

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Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터 연결·에이전트 실행·공유를 통합한 AX 플랫폼을 구축했습니다. MCP, 승인 워크플로, 사용량 관측으로 보안과 재사용성을 강화했습니다.

GS에너지는 SMUS와 Bedrock AgentCore를 결합해 프로젝트 구독 기반 데이터·에이전트 플랫폼을 구축했습니다. JWT·IAM·MCP의 권한 경계를 분리해 사용자 권한 내 데이터 조회를 구현했습니다.

Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 발전설비 진단 보조 에이전트를 구성한 사례를 소개했습니다. 판단 절차와 데이터 조회를 분리하고 검색·응답을 따로 평가한 점이 핵심입니다.

발전소 진단 지식을 Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 연결하는 방법을 소개했습니다. 검색 계층과 응답 계층을 분리 평가해 근거 기반 진단 흐름을 설계했습니다.

GS SHOP 검색·추천팀이 AI-DLC로 자연어 검색과 추천 실험 프로세스를 표준화했습니다. 실데이터 검증을 통해 다음 개선 지점과 공정한 비교 구조를 함께 확보했습니다.

Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.

GS리테일이 전사 AI Gateway 위에 운영·거버넌스 계층을 더해 실사용을 견디는 플랫폼으로 확장했습니다. 사용자 온보딩, 예산 라우팅, 가드레일, 감사, 외부 도구 연동까지 Gateway 안에서 통제했습니다.

GS리테일이 전사 AI 활용을 위해 인증과 라우팅을 중앙화한 AI Gateway 구축 사례를 소개했습니다. 계정 자동화와 크로스 계정 라우팅으로 비용과 쿼터까지 통제했습니다.

LG에너지솔루션이 ERCOT 전력거래 분석을 위해 Bedrock AgentCore 기반 에이전트를 구축했습니다. 내부 데이터, 웹 검색, 규제를 분리한 MCP와 Guardrails, CloudWatch로 품질과 보안을 확보했습니다.
Claude Code의 토큰 비용을 캐시 경제학과 세션 습관 관점에서 정리한 글입니다. Amazon Bedrock에서는 사용자별 비용 관측과 캐시 효율 관리가 특히 중요하다고 설명했습니다.

Claude Code의 토큰 비용이 세션 크기와 컨텍스트 재전송에 따라 커지는 구조를 설명했습니다. /clear, /compact, /context 활용과 모델·도구 설정으로 개인이 줄일 수 있는 낭비를 정리했습니다.

ZEP의 교육용 퀴즈 생성 아키텍처를 LangGraph와 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 중심으로 설명했습니다. 하나의 그래프를 실시간 서빙과 배치 생성에 재사용하고 관측 체계까지 분리해 운영하는 방식입니다.

LangGraph 기반 자연어 질의 에이전트를 Bedrock AgentCore로 프로덕션에 배포한 사례를 소개했습니다. Gateway, Memory, Observability, Evaluations, Policy로 운영성과 보안을 보완했습니다.

여러 품질 시스템에 흩어진 자료를 근거 데이터로 정리해 APQR 리포트 생성을 자동화했습니다. 조회·계산·해석을 분리하고 Agentic AI 워크플로우로 연결해 처리 시간을 크게 줄였습니다.

Amazon Bedrock을 Codex의 모델 백엔드로 연결하는 실제 경로와 설정 방법을 정리했습니다. 인증, cached web search, 관측, PrivateLink, 비용 운영까지 엔터프라이즈 적용 포인트를 설명했습니다.

AI 코딩 어시스턴트의 프롬프트 유출 문제를 막기 위한 Pre-Model DLP 프레임워크 PolicyGuard를 소개했습니다. 자연어 정책 파일과 Hook 기반 차단으로 Bedrock 환경에서 민감 정보 보호를 강화하는 방법을 다뤘습니다.

Claude Code로 만든 데이터 분석 에이전트를 Amazon Bedrock AgentCore로 프로덕션에 배포하는 과정을 설명했습니다. 로컬 구성은 유지하면서 Gateway, Runtime, Web Search로 관리형 전환하는 방법을 다뤘습니다.

Amazon Bedrock 기반 Claude Code를 LLM Gateway 없이 통제하는 경량 아키텍처를 소개했습니다. 로그 집계와 IAM Deny 정책으로 사용자별 비용 관리와 차단을 구현하는 방법을 정리했습니다.
Amazon Bedrock 앞의 LLM 게이트웨이에서 사라진 호출자와 흐려진 모델 거버넌스를 보완하는 방법을 정리했습니다. requestMetadata와 Application Inference Profile로 추적과 관측을 강화하고, 예산과 네트워크 운영도 함께 다뤘습니다.

Amazon Bedrock 위에 LiteLLM 게이트웨이와 사내 포털을 붙여 LLM 키 발급, 승인, 예산 차단을 운영한 사례를 소개했습니다. 셀프서비스 발급과 그룹 기반 통제로 비용과 감사 체계를 함께 묶었습니다.