AWS 기술 블로그

Category: Amazon Bedrock

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 […]

삼성전자 로봇 설비 데이터 인사이트 혁신, Part 2: Amazon Bedrock AgentCore와 MCP를 활용한 AI 챗봇

이 블로그 포스트는 삼성전자의 최석원님과 함께 작성되었습니다. 개요 이 블로그는 삼성전자 로봇 설비 데이터 인사이트 혁신, Part 1: Amazon Quick Sight 대시보드 에 이어 삼성전자 로봇 설비 데이터 인사이트 혁신을 위해 Amazon Bedrock AgentCore와 MCP를 활용하여 AI 챗봇을 도입한 여정을 소개합니다. AI 챗봇 도입을 가속화하기 위하여 삼성전자는 AWS PACE팀과 협력하여 Prototyping 프로그램을 통해 구현한 프로토타이핑 […]

셀트리온제약의 의약품 공급망 관리 강화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축 여정

이 블로그 포스트는 셀트리온제약의 이정수님, 강민찬님과 함께 작성했습니다. 개요 셀트리온제약은 케미컬의약품과 바이오의약품을 국내외 시장에 공급하는 대한민국 대표 제약기업입니다. 주요 생산기지인 청주공장은 국내 최초로 미국 및 유럽 규제기관으로부터 GMP 인증을 획득했으며, 이를 기반으로 글로벌 시장에 의약품을 안정적으로 공급하고 있습니다. 복잡한 공급망 관리와 의사결정을 위해 매월 열리는 셀트리온제약의 S&OP(Sales & Operations Planning) 회의에는 임원진과 리더급, 실무진 등 […]

Strands Agents 및 AgentCore와 함께하는 바이오-제약 연구 어시스턴트 구현하기

서론 이전 블로그 [Strands Agents와 MCP를 사용한 신약 개발 연구 어시스턴트 개발]에서는 Strands Agents와 Amazon Bedrock을 사용하여 ArXiv, PubMed, ChEMBL, ClinicalTrials.gov와 같은 외부 데이터베이스를 검색하는 신약 개발 연구 어시스턴트를 소개했습니다. 이 AI 어시스턴트는 여러 과학 데이터베이스를 동시에 검색하고, 발견한 내용을 종합하여 약물 타겟, 질병 메커니즘, 치료법에 대한 포괄적인 보고서를 생성할 수 있었습니다. 하지만 실제 제약 […]

의류 제조 현장의 AI 혁신: 약진통상의 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리

약진통상 소개 1978년에 설립된 약진통상은 약 50년간 글로벌 의류 제조 전문성을 축적해온 기업으로, GAP, Old Navy, Walmart, Kohl’s 등 주요 글로벌 브랜드의 파트너로 활동하고 있습니다. 2020년 JS Corporation 인수를 계기로 디지털 전환을 본격화했으며, 현재 약 9억 달러(USD) 규모의 매출을 기록하고 있습니다. 베트남, 인도네시아, 캄보디아, 과테말라, 인도 등 5개국 11개 생산기지를 운영하며, 디자인 개발에서 생산 납품까지 […]

롯데쇼핑의 Amazon Bedrock 기반 AI운영 어시스턴트 구축 사례

본 글은 지난 2월 AWS 기술블로그(https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/generative-ai-incident-response-knowledge-base/)의 아키텍처를 기반으로 롯데쇼핑의 운영 환경에 맞춰 고도화한 프로젝트 사례를 소개합니다. 도입배경 롯데쇼핑은 롯데온을 중심으로 다양한 온라인 쇼핑 플랫폼을 운영하며, 3,900만 명의 롯데멤버스 회원 기반과 연간 8조원 이상의 거래액을 기록하는 국내 대표 이커머스 기업입니다. 특히 블랙프라이데이나 뷰세라(뷰티 세일 라인업) 같은 대규모 프로모션 기간에는 평소 대비 수배에 달하는 트래픽이 집중되며, 이를 […]

Amazon Bedrock AgentCore Identity로 안전한 기업형 에이전트 구현하기

“자율 AI”의 등장으로 인한 새로운 보안 과제 AI 에이전트는 단순한 대화형 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있습니다. 에이전트들은 API 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어 등 실제 행동(action)을 수행하며, 다수의 전문화된 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 패턴의 경우 에이전트-도구(tool) 연계를 넘어 에이전트 간 협업까지도 가능하게 하고 있습니다. 그러나 에이전트의 자율성이 높아질수록 새로운 보안 위협의 […]

Amazon Bedrock AgentCore Gateway: AI 에이전트의 MCP 도구 통합 관리하기

1. 도입 생성형 AI 기술의 발전과 함께 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 핵심 시스템으로 자리잡고 있습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트를 활용하여 고객 서비스를 자동화하고, 내부 업무 프로세스를 개선하며, 직원들의 생산성을 높이고 있습니다. 하지만 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 캘린더를 조회하고, 데이터베이스를 검색하며, API를 호출하고, 이메일을 발송하는 등의 작업을 […]