Category: Amazon Bedrock AgentCore

들어가며: 에이전트를 한 명이 만들던 시대의 끝 지난 1년 동안 많은 엔지니어가 자기만의 AI 에이전트를 만들어 봤습니다. CloudWatch 지표를 조회하는 작은 도구, EKS 클러스터 상태를 점검하는 스크립트, 장애 로그를 요약하는 프롬프트. LLM과 몇 개의 도구를 엮으면 놀랍도록 빠르게 동작하는 에이전트가 나옵니다. 여기까지는 한 사람의 생산성 향상 이야기입니다. 문제는 그다음입니다. 10명, 20명이 일하는 클라우드 운영 조직에서 […]

본 블로그 시리즈는 A1Mobilsoft, Megazone, AWS 가 공동 작성 하였으며, 두 편으로 이루어져 있습니다. 각 편의 구성은 다음과 같습니다. 1편 (0~3장): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계 2편 (4~7장, 현재 글): 세 에이전트 구현 우여곡절과 사람 vs AI 검증 2편: Bedrock AgentCore·Strands 기반 구현 디테일, 프롬프트 캐시, 그리고 14건 병렬 비교 결과 1편에서는 32개월간 846건이 쌓인 […]

본 블로그 시리즈는 A1Mobilsoft, Megazone, AWS 가 공동 작성 하였으며, 두 편으로 이루어져 있습니다. 각 편의 구성은 다음과 같습니다. 1편 (0~3장, 현재 글): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계 2편 (4~7장): 세 에이전트 구현 우여곡절과 사람 vs AI 검증 1편: 슬랙 #운영개발문의 채널의 고통에서 출발해, 왜 Knowledge·Code·DB 세 에이전트 구조로 갈랐는가 수 시간씩 늘어지던 운영 문의를 […]

이번 블로그는 AWS DEVCRAFT 2026 (2026.3.26 ~ 4.9, AWS 코리아 오피스) 해커톤 프로그램에 참여하여 진행한 프로젝트를 기반으로 작성되었습니다. DEVCRAFT는 AWS SA와 고객사 개발팀이 함께 실제 비즈니스 과제를 2주간 집중 개발하는 프로그램입니다. 어스얼라이언스 (US Alliance)는 크리에이터 기반 금융 콘텐츠·커뮤니티 플랫폼 ‘어스플러스(US PLUS)’를 운영하는 기업입니다. 본 블로그에서는 어스얼라이언스가 Amazon Bedrock AgentCore 기반으로 약 2주 만에 구축한 CS […]

Amazon Connect Customer AI Agent가 무엇으로 이루어지는지 이해하고, 코드 한 줄 없이 전화받는 PoC까지 완성하기 이 블로그는 아래 데모 영상 속 AICC Builder를 활용해 Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만드는 방법을 가이드합니다. 아래 녹음과 같이 고객 응대를 하는 우리 회사만의 AI Agent를 빠르게 구성하는 방안을 안내합니다. Amazon Connect Customer AI Agent가 배송 조회 해주는 […]

확산 언어 모델(Diffusion Language Model, 이하 DLM)은 일반적인 자기회귀(Autoregressive, 이하 AR) 모델과 다른 방식으로 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. 최근 AR 모델과 동일한 사이즈의 DLM 모델들이 공개되고 있으며, 벤치마크 결과에서 AR보다 낮은 응답 지연(latency)을 보이며 주목을 받고 있습니다. 다만 AR과 완벽히 동일한 구조의 모델이 아니기 때문에 워크로드에서 모델을 변경하기 앞서 검증을 통해 기존 워크로드의 응답 품질에 […]

“오사카 3박 4일, 벚꽃 시즌, 예산 150만 원.” 이 조건 한 줄로 여행 패키지 기획 초안을 만들 수 있다면 어떨까요? 하나투어는 상품기획자(MD, Merchandiser)가 수작업으로 2~3일에 걸쳐 만들던 패키지 일정 초안을, 지식 그래프 기반의 AI 에이전트로 2~3분 만에 생성하는 시스템을 구축했습니다. 이 글에서는 하나투어가 두 번의 시행착오 끝에 Amazon Neptune 기반 GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)와 Amazon Bedrock AgentCore에 도달하기까지의 […]

본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다루며, 이번 글은 그 두 번째 편입니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이 Part 2: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): […]

본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다룹니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이 (이번 글) Part 2: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가 그리고 AgentOps […]

스터닝은 ‘창작자가 중심이 된 비즈니스 생태계를 만드는 플랫폼’을 목표로 라우드소싱과 노트폴리오가 만나 탄생한 기업입니다. 그중 라우드소싱은 디자인이 필요한 의뢰자와 디자이너를 연결하는 크리에이티브 전문가 플랫폼으로, 의뢰자가 원하는 디자인을 공모하면 여러 디자이너가 작품을 제출하고 그중 마음에 드는 결과물을 선택하는 ‘공모전 (콘테스트)’을 운영하고 있습니다. 이때 공모전의 출발점이 되는 것이 바로 ‘브리핑’입니다. 브리핑은 의뢰자가 “어떤 디자인을 원하는지”를 디자이너에게 전달하는 […]