AWS 기술 블로그
Category: Amazon Bedrock AgentCore
AWS Lambda Web Functions 실전 가이드 2부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime V2 에이전트를 위한 BFF 구성
AI 에이전트를 웹 서비스로 공개하려면 브라우저와 에이전트 런타임 사이에 한 계층이 더 필요합니다. 브라우저에는 AWS 자격 증명을 둘 수 없고, 사용자 대화를 런타임 세션과 이어 주며 에이전트의 토큰 스트림을 끊김 없이 전달할 곳도 있어야 합니다. 이 계층을 BFF(Backend for Frontend, 프런트엔드 전용 백엔드)라고 부릅니다. 1부에서는 AWS Lambda Web Functions를 소개했습니다. Web Functions는 표준 HTTP 서버를 […]
기존 LangGraph 워크플로우를 Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로: 아이지에이웍스 클레어의 프로덕션 이관과 운영 경험
이 글은 AWS와 아이지에이웍스가 함께한 프로젝트의 프로덕션 이관 경험을 다룹니다. 1부에서는 Agentic 프로토타입의 설계와 평가를 소개했습니다. 2부에서는 기존 서비스의 실행 환경을 이관한 과정과 이관에서 확인한 성능·운영 특성을 살펴봅니다. 들어가며 클레어(Claire)는 아이지에이웍스의 CDP & CRM 통합 플랫폼 디파이너리(DFINERY)에 내장된 AI 분석 에이전트입니다. Text-to-SQL 기반으로 마케터의 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 변환해 실행하고, 결과를 해석한 답변까지 제공합니다. […]
아이지에이웍스 클레어의 Agentic AI PoC 여정: Amazon Bedrock AgentCore로 설계하고 평가하기
이 글은 AWS와 아이지에이웍스가 함께 진행한 프로토타입 검증 프로젝트를 아이지에이웍스 문석민·장소진 님과 공동으로 작성했습니다. 1부는 프로토타입 설계와 평가를, 2부는 프로덕션 이관과 운영 경험을 다룹니다. 들어가며 아이지에이웍스는 AI 기반의 SCI(Synthetic Consumer Intelligence) 기술로 기업이 소비자를 이해하고 시장을 예측해 성장할 수 있도록 돕는 AI 빅데이터 테크 기업입니다. 20년간 축적해 온 실제 소비자 행동 데이터를 학습해, 과거 데이터를 […]
Amazon Bedrock AgentCore로 대화형 데이터 분석 에이전트를 프로덕션 아키텍처로 전환하기: SD바이오센서 사례
본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램을 통해 고객과 진행하였습니다. 3A 프로그램은 생성형 AI 에이전트를 프로덕션에 적용하려는 고객을 대상으로, 아키텍처 리뷰와 참조 구현을 제공하는 AWS의 기술 지원 프로그램입니다. 들어가며 에스디바이오센서(SD Biosensor)는 체외진단(IVD)과 바이오센서 분야의 글로벌 기업으로, 진단 장비와 센서에서 생성되는 대규모 데이터를 다룹니다. 이러한 데이터를 담당자가 직접 쿼리를 작성하지 않고 자연어 질문만으로 조회하고 분석할 수 […]
CJ올리브영의 AI 기반 운영 이슈 분석과 일일 점검 자동화
Amazon Bedrock과 Strands Agents SDK를 활용한 운영 에이전트 구축기 글로벌 프로모션 운영 중 장애가 발생하면, 운영자는 장애의 기술적 원인과 실제 고객 영향도를 동시에 파악해야 하는 복잡한 과제에 직면합니다. 시스템 로그에서 에러를 감지하는 것만으로는 부족합니다. 어떤 고객이 혜택을 받지 못했는지, 고객별 피해 수준과 보상 기준은 무엇인지 판별하려면 서비스 로그와 함께 주문, 쿠폰, 가격 데이터 등 다양한 […]
경신홀딩스의 AX 도입을 위한 에이전트 플랫폼 구축: Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터를 연결하고 에이전트를 운영하기
조직의 AI 전환(AX)을 위해서는 구성원이 AI로 업무에 필요한 정보를 찾고, 그 과정에서 만든 도구와 지식을 다른 구성원도 활용할 수 있어야 합니다. 또한 조직은 누가 얼마나 썼는지 알아야 하고, 사내 시스템과 안전하게 연결되어야 하고, 한 팀이 만든 것을 다른 팀이 다시 만들지 않아야 합니다. 이 문제가 해결되지 않으면 에이전트는 개인 PC 안에 머물고, 조직의 AX는 시작되지 […]
GS에너지의 SageMaker Unified Studio와 Bedrock AgentCore로 구축하는 엔터프라이즈 에이전트 데이터 플랫폼
프로젝트 기반 데이터 구독과 에이전트 실행을 연결한 GS에너지 발전 계열사 통합 데이터 플랫폼 구축 사례 1. 소개 에너지 산업의 디지털 전환이 가속화되면서, 기업들은 단순한 데이터 저장과 분석을 넘어 AI가 데이터를 능동적으로 활용하는 플랫폼을 요구하고 있습니다. 에너지 기업의 운영 데이터는 발전소 설비 센서, 운전 지표, 환경 계측, 전력 거래, 시장 가격, 규제 공시처럼 성격이 서로 다른 […]
Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기
발전소에는 목적이 다른 시스템과 문서가 함께 존재합니다. 원격 진동 고장진단 시스템(Remote Vibration Monitoring System, RVMS)은 회전설비의 베어링 진동을 상시 감시하고 임계치 초과를 알려 줍니다. 운전 매뉴얼과 로직 도면에는 조치 절차와 설비 관계가 기록되어 있습니다. 하지만 경보가 발생한 뒤 원인 후보를 좁히고, 여러 지표를 비교하고, 필요한 근거를 찾아 조치 순서를 정하는 일은 여전히 전문가의 경험에 의존합니다. […]
AI-DLC 기반 GS SHOP 검색·추천 개발 프로세스 고도화 사례
본 블로그는 GS리테일과 AWS가 공동 작성하였습니다. 검색과 추천, 서로 다른 두 과제를 하나의 개발 방법론으로 풀다 온라인 커머스에서 검색과 추천은 고객 경험을 결정하는 핵심 서비스입니다. 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾고, 적절한 상품을 제안하기 위해서는 검색 방식과 추천 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 새로운 기능을 개발하는 것보다 빠르게 검증하고 반복적으로 개선할 수 있는 […]
GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 2부: 실사용을 견디는 운영과 거버넌스
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 이 글은 GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 1부: 인증·라우팅·계정 자동화 설계에 이어지는 두 번째 글입니다. 1부를 아직 보지 않으셨다면 먼저 읽어보시길 권해드립니다. 1부에서는 GS리테일 클라우드인프라팀이 사내 AI 도구 수요를 조직 차원에서 안전하게 받아내기 위해, 모든 AI 호출을 하나의 관문으로 모으는 전사 AI Gateway를 구축한 과정을 다뤘습니다. Claude on […]









