AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

TwelveLabs Marengo를 활용한 Amazon Bedrock에서의 영상 이해 기술 구현

이 글은 Artificial Intelligence 블로그에 게시된 글 (Unlocking video understanding with TwelveLabs Marengo on Amazon Bedrock)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 미디어와 엔터테인먼트, 광고, 교육, 그리고 기업 교육에서 사용되는 콘텐츠는 시각, 청각, 그리고 동작 요소를 결합하여 이야기를 전달하고 정보를 전달합니다. 이러한 콘텐츠는 각 단어의 의미가 명확한 텍스트와 달리 훨씬 더 복잡합니다. 이로 인해 비디오 콘텐츠를 이해해야 […]

Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우

이 글은 아래 블로그 원문을 번역하고 일부 내용을 수정하였습니다 Introducing Strands Agent SOPs – Natural Language Workflows for AI Agents, https://aws.amazon.com/blogs/opensource/introducing-strands-agent-sops-natural-language-workflows-for-ai-agents/ 현대의 AI는 코드를 작성하고, 교향곡을 작곡하며, 복잡한 추론 문제를 해결할 수 있습니다. 그렇다면 왜 여전히 AI가 우리가 원하는 것을 안정적으로 수행하도록 하는 것이 어려울까요? 복잡한 작업을 일관되게 수행하는 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 […]

클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기

1. 회사 소개 클로봇은 이기종 로봇 자율주행 솔루션과 관제 솔루션을 기반으로 안내, 이송, 청소·방역, 안전·보안, 물류, 제조 등 다양한 분야에 로봇 서비스를 제공하는 기업입니다. 클로봇은 글로벌 네트워크를 구축해 고객이 필요로 하는 로봇 하드웨어(서비스 로봇, 물류 로봇, 산업용 로봇)를 소싱해 공급하고 있습니다. 아울러 클로봇은 원천 기술에 객체 인식, 깊이(거리)·자세 추정 등 AI 인지 모듈을 통합해 주행 […]

VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정

VMS Solutions (브이엠에스 솔루션스)는 반도체와 디스플레이 제조 공정의 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 기업으로, 2024년 가트너 아시아태평양 Supply Chain Planning 분야 Notable Vendor로 선정되었습니다. 25년 이상 글로벌 제조업체의 공급망 최적화를 지원해온 VMS Solutions는 이제 자사 내부에도 AI 혁신을 적용하고 있습니다. 그 결과물이 바로 인프라 운영과 개발 관련 질의를 자동화하는 AI 에이전트 기반 챗봇 솔루션 ‘AIto’입니다. […]

Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 포스트잇 워크숍을 파워포인트로 정리하기

디자인 씽킹 워크숍, 브레인스토밍 세션, 이벤트스토밍 워크숍 등에서 포스트잇은 빠질 수 없는 도구입니다. 다양한 전문가와 기관이 포스트잇을 활용하여 참가자들의 아이디어를 빠르게 수집하고 시각화하면서 워크샵을 진행합니다. 하지만 워크샵이 끝나고 나면 진짜 일이 시작됩니다. 수백 개의 포스트잇을 일일이 읽고, 유사한 내용끼리 묶고, 이를 보고서나 프레젠테이션으로 정리하는 작업에 약 2~3일의 시간이 소요됩니다. <AnyCompany의 SWOT 워크숍 예시> 본 포스팅에서는 […]

Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기

AI 에이전트에게 기억이란? ChatGPT가 세상에 나온 지 어느덧 3년이 지났고 이제 생성형 AI는 단순한 신기함을 넘어 우리의 일상과 업무 프로세스 깊숙이 녹아들었습니다. 우리는 AI와 자유롭게 대화하며 마치 사람과 이야기하듯 자연스럽게 질문을 던지고 답변을 받습니다. 하지만 우리가 당연하게 느끼는 이 ‘대화의 연속성‘ 뒤에는 기술적 난제가 숨겨져 있습니다. 바로 생성형 AI 모델의 본질적인 특성, Statelessness입니다. 생성형AI 모델 […]

Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기

들어가며 AI 에이전트를 개발하다 보면 항상 마주하는 질문들이 있습니다. “어디서 병목이 발생하고 있지?” “왜 이 에이전트가 예상과 다르게 동작하지?” “토큰 비용이 어디에 가장 많이 들고 있지?” 이러한 질문들에 답하기 위해서는 AI 에이전트의 내부 동작을 깊이 있게 관찰할 수 있어야 합니다. 하지만 현실은 어떨까요? 많은 개발팀들이 프로덕션 배포 직전, 혹은 배포 후 에야 모니터링의 필요성을 깨닫고 […]

Amazon Bedrock과 함께 Claude Code 사용하기

생성형 AI 툴이 다양한 작업의 하나의 필수 도구로 자리잡으면서, 기업들은 AI 어시스턴트 툴 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. Anthropic의 Claude Code는 강력한 AI 어시스턴트이지만, 기본적으로 제공되는 구독 방식의 비용 구조, 보안 및 규제, 사용자 추적 및 관리 등에서 일부 제한이 있거나 지원되지 않는 기능이 필요한 경우 자체 구축하여야 합니다. Amazon Bedrock에서 제공하는 모델 호출 API을 통한 […]

LINE Games의 AI Agent를 통한 게임 퍼블리싱 가속화 여정

더 재미있고 품질 좋은 게임을 빠르게 유저와 만날 수 있도록 하기 위해 외부 개발사와의 원활한 협업은 게임 퍼블리싱 비즈니스에서 필수입니다. LINE Games는 다양한 게임 개발사가 빠르게 게임을 출시할 수 있도록 인앱결제, 빌드 배포, 계정 관리 등 퍼블리싱을 위한 플랫폼을 제공하고 있습니다. 하지만 각 개발사가 처한 상황이 다르고, 사용하는 게임 엔진(Unity와 Unreal)과 프레임워크 등 다양한 환경에 […]

AWS X Remember GenAI 해커톤 사례: 영업팀을 위한 AI 솔루션 샐리(Sales:Re) 개발기

지난 10월 17일, AWS와 리멤버앤컴퍼니가 함께 진행한 GenAI Hackathon이 성황리에 마무리되었습니다. 이번 해커톤에는 총 12개 팀이 참가하여 생성형 AI를 활용한 다양한 프로젝트를 선보였습니다. 리멤버앤컴퍼니는 국내 대표 비즈니스 네트워크 서비스, ‘리멤버’를 운영하는 기업으로, 직장인들의 커리어 성장과 비즈니스 연결을 돕고 있습니다. 500만 명 이상의 회원을 보유한 리멤버는 명함 관리, 채용, 콘텐츠 등 다양한 서비스를 제공하며, 최근에는 생성형 […]