AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법

배경 및 현재 쇼핑 에이전트의 한계점 생성형 AI가 상용화되면서 단순한 질답형 챗봇을 넘어 사용자의 과거 경험과 선호도를 기억하는 지능형 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히 이커머스 분야에서는 사용자의 구매 이력, 관심사, 행동 패턴을 기반으로 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것이 경쟁 우위의 핵심 요소가 되고 있습니다. 현재 시장에 출시된 대부분의 쇼핑 에이전트들은 다음과 같은 한계를 보이고 […]

AWS R-Assistant: Amazon Bedrock 기반 자연어 인터페이스의 클라우드 리소스와 비용 관리를 위한 챗봇

본 블로그에서는 Amazon Bedrock을 기반으로 한 AWS R-Assistant 챗봇을 소개합니다. 이 솔루션은 리소스 모니터링, 비용 관리, 최적화 및 AI 기반 AWS 전문가 채팅 기능을 통합하여 클라우드 환경을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 환경에서 리소스와 비용을 효율적으로 관리하는 것은 개인 사용자와 기업 모두에게 중요하면서도 복잡한 과제입니다. 특히 AWS Management Console에 반복적으로 접속해야 하는 불편함과 복잡한 […]

Amazon Bedrock을 활용한 (주)레듀텍의 독서 교육 콘텐츠 생성 자동화 시스템 구축

에듀테크 산업에서 양질의 교육 콘텐츠를 지속적으로 생산하는 것은 중요한 과제입니다. 특히 독서 교육 분야에서는 다양한 도서에 대한 맞춤형 문제와 활동을 개발하는 데 상당한 시간과 인력이 소요됩니다. (주)레듀텍(Redutec, Inc.)은 한글을 읽을 수 있는 유아부터 중등 학생을 대상으로 독서교육 서비스 리딩오션을 제공하는 에듀테크 기업입니다. 본 글에서는 레듀텍이 Amazon Bedrock을 활용하여 독서 교육 콘텐츠 생성 과정을 자동화하고 운영 […]

“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정

들어가며 코오롱몰은 코오롱FnC가 운영하는 프리미엄 패션 이커머스 플랫폼으로서, 자체 브랜드의 헤리티지와 기술 혁신을 결합하여 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 선사하고 있습니다. 특히 AI를 기반으로 기술 중심의 이커머스 플랫폼으로 진화하며, AI 기반 추천, 상품 정보 자동화, 탐색 최적화 등 혁신적인 시도를 통해 고객에게 온라인에서의 새로운 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 코오롱몰이 어떻게 LLM 을 활용하여 […]

AI와 SDLC의 만남: GenAI로 혁신하는 소프트웨어 개발

오늘날 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 수개월이 아닌 수주 혹은 수일 내에 고객에게 가치를 전달해야 합니다. 이러한 요구는 전통적인 Waterfall 방식에서 Agile, DevOps로의 전환을 가속화했으며, 최근에는 AI 기반 개발 도구의 도입으로 또 다른 패러다임 전환점에 도달했습니다. 실제로 GitHub과 Stack Overflow의 설문조사에서는 개발자의 76%가 AI도구를 현재 사용 중이거나 사용 계획이 있다고 응답했습니다. 이러한 데이터는 AI 어시스턴트가 단순한 […]

KCC의 Amazon Bedrock Tool Use를 활용한 Multi Agent 플랫폼 구축 사례

/* 이 블로그는 KCC 의 박상찬님이 블로그 주요 저자로 작성 해주셨습니다. */ KCC는 건축자재, 도료, 첨단소재(실리콘 등) 분야에서 국내외 시장을 선도하는 대기업으로, 1958년 설립 이후 내장재, 단열재, 도료, 판유리 등 다양한 건축 및 산업자재를 생산하며 업계 1위의 시장지위를 확보하고 있습니다. 최근 KCC는 글로벌 실리콘 기업 인수를 통해 실리콘 사업을 확대하고, 동시에 전기차 등 미래 산업을 […]

Strands Agents 1.0 소개: 프로덕션에 간편하게 바로 적용 가능한 다중 에이전트 오케스트레이션

이 글은 AWS Open Source Blog에 게시된 ‘Introducing Strands Agents 1.0: Production-Ready Multi-Agent Orchestration Made Simple‘를 번역했습니다. 오늘 Strands Agents SDK 1.0 버전을 발표하게 되어 기쁩니다. 이는 AI 에이전트를 간편하고 안정적이며 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있도록 구축하기 위한 저희의 여정에 있어 중요한 이정표가 될 것입니다. Strands Agents는 모델 기반 접근 방식을 채택하여 단 몇 […]

Amazon Q Developer를 사용하여 애플리케이션 복원력을 향상시키는 방법

이 게시글은 AWS DevOps & Developer Productivity Blog에 게시된 “How to enhance your application resiliency using Amazon Q Developer by Dr. Rahul Sharad Gaikwad” 글을 번역및 편집 하였습니다. “Everything fails, all the time(모든 것은 실패한다, 항상).” – Werner Vogels, Amazon.com CTO 오늘날의 디지털 환경에서 복원력(Resiliency)을 고려한 애플리케이션 설계는 매우 중요합니다. 복원력은 애플리케이션이 장애를 매끄럽게 처리하고, […]

Smart Agentic AI 구축을 위한 데이터베이스 설계

들어가며 에이전트 서비스 특히, MCP(Model Context Protocol) 서버가 새로운 메인 트렌드로 부상하고 있습니다.  많은 것들이 빠르게 변하고, 그 변화에 적응하기 조차 어려운 시대가 되었습니다. 이 블로그에서는 에이전트 서비스들의 근간에 흐르는 데이터에 초점을 맞추고자 합니다. 에이전트 아키텍쳐는 여러가지 종류가 있습니다. 비동기 Pub/Sub 메시징 기반의 멀티에이전트 프레임워크인 AutoGen, 오늘 중점적으로 논의할 그래프 기반의 워크플로우를 자유롭게 정의하는 LangGraph, […]

경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇

경농 소개 (주)경농은 1957년 설립 이후 한국농업의 혁신을 이끈 대표 농산업 전문 기업입니다. 70년간의 역사와 전통을 바탕으로 비료와 작물보호제를 비롯해 종자, 신선도유지제, 친환경자재 등 농산업 전반을 아우르며, 이러한 기술력을 바탕으로 2022년 스마트팜 전문 브랜드 ‘시그닛(SIGNIT)’을 출범했습니다. 시그닛 브랜드는 스마트팜의 ▲자동화 ▲정밀농업 ▲무인관리 3가지 핵심기술을 통합해 국내 맞춤형 스마트팜 기술을 보급해 지속가능한 첨단 농업생태계를 구축하고 있습니다. […]