Category: Amazon Bedrock AgentCore

이 글은 AWS Artificial Intelligence Blog에 게시된 Introducing Claude Platform on AWS: Anthropic’s native platform, through your AWS account 를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 오늘(미국 현지 시간 5월 11일에 공식 GA) 우리는 Claude Platform on AWS의 일반 가용성을 발표하게 되어 기쁩니다. Claude Platform on AWS는 고객이 별도의 자격 증명, 계약 또는 청구 관계 없이 AWS […]

들어가며 이전 글(Part 2)에서는 Amazon Bedrock AgentCore의 Runtime, Gateway, Identity를 활용하여 MCP Registry를 구현하는 방법을 다루었습니다. 다양한 형태의 MCP를 등록하고, AgentCore Gateway를 통해 단일 엔드포인트로 통합하는 아키텍처를 소개했습니다. MCP Registry를 통해 Agent가 Tool을 호출할 수 있는 환경은 갖추었지만, 기업 환경에서 실제 운영하기 위해서는 추가적인 질문에 답해야 합니다. “이 사용자가 이 Tool을 호출할 권한이 있는가?” → […]

이 글은 AWS Spatial Computing Blog에 게시된 Simulating Expert Teams with Agentic AI and Amazon Bedrock AgentCore 를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 소개 여러 전문 분야에 걸친 기술적 질문에 답하는 것은 단순히 정답을 찾는 문제가 아닙니다. 가장 어려운 부분은 그 답을 제공할 수 있는 적절한 사람들을 조율하는 일인 경우가 많습니다. 만약 AI가 전문가 팀을 대체하는 […]

AI에게 단순히 “잘 해봐”라고 시키는 것과, AI가 스스로 만들고 평가하고 개선하는 Agentic 시스템을 설계하는 건 완전히 다른 결과물을 만들어냅니다. AWS Korea SA Team은 Agentic AI 시스템을 개발할 때 마주하는 다양한 기술적 챌린지들을 직접 풀기 위해 ‘Deep Insight’, 사용자가 업로드한 CSV 데이터와 분석 질문을 받아 최종 DOCX 리포트를 생성하는 프로덕션 Multi-Agent 시스템을 개발했고, 세 편의 블로그 […]

숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 조직은 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율성을 극대화하는 것이 이들의 핵심 미션입니다. 직면한 과제: 비구조화된 도면 데이터의 한계 BMS에서 설계도면(계통도)은 건물 제어 인프라의 핵심 구성요소입니다. 대부분의 계통도가 […]

현대 기업의 인프라 운영 환경은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 확산과 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 증가로 인해 운영팀은 수많은 반복적인 작업과 장애 대응에 시달리고 있습니다. 야놀자는 이러한 운영 과제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 프로젝트를 진행했습니다. 이 글에서는 야놀자가 6개 팀, 14명의 엔지니어와 함께 6주간 AWS와 협력하여 어떻게 6개의 AI […]

AI 에이전트를 프로덕션 수준으로 개발하는 것과 단순 데모를 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다. 간단한 질의응답은 잘 작동하지만, 데이터 분석 후 리포트를 생성하는 것처럼 여러 단계를 거치는 실제 업무는 Context Window 한계, 성능 저하, 비용 증가 등의 벽에 부딪힙니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 다양한 Context Engineering 기법들이 제안되고 있지만, 실제로 어떻게 적용해야 하는지는 여전히 […]

AI Agent를 만드는 것 자체는 이제 어렵지 않습니다. 오픈소스 프레임워크와 클라우드 서비스 덕분에 에이전트 구축 자체는 수일 내에 가능해졌고, 툴 호출 몇 개, 프롬프트 몇 줄이면 그럴듯한 에이전트를 만들 수 있습니다. 그러나 파일럿을 넘어 실제 비즈니스에 적용하려는 순간, 많은 팀들이 비슷한 벽에 부딪힙니다. Agent를 프로덕션에 적용하려다가 막힌 분들이라면 다음 고민들에 공감하실 것입니다. “왜 에이전트가 우리 비즈니스 […]

이 글은 AWS Open Source Blog의 “Building intelligent physical AI: From edge to cloud with Strands Agents, Bedrock AgentCore, Claude 4.5, NVIDIA GR00T, and Hugging Face LeRobot by Arron Bailiss” 게시글을 번역한 글 입니다. 에이전틱 AI 시스템은 디지털 세계를 넘어 물리적 세계로 빠르게 확장되고 있으며, AI 에이전트가 실제 환경에서 인지하고, 추론하고, 행동합니다. AI 시스템이 로봇공학, […]

들어가며 이전 글(Part 1)에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 구축한 과정과 AI-DLC 방법론, Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구 활용 사례를 소개했습니다. 이번 글에서는 해당 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 MCP Registry를 기술적으로 깊이 있게 다룰 예정으로, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 도구(MCP)를 생성, 등록, 배포, 관리하는 기능으로, Amazon Bedrock AgentCore의 […]