AWS 기술 블로그
Category: AWS Lambda
Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore로 MCP 기반 클라우드 정책 에이전트 구축하기
개요 조직의 클라우드 인프라가 성장하면서 IAM 정책, 보안 그룹, 스토리지 설정, 네트워크 구성 등 수백 개의 정책과 리소스 설정이 여러 계정과 리전에 분산됩니다. DevOps 팀은 인프라 상태를 파악하고, SecOps 팀은 과도한 권한을 찾아내며, Compliance 팀은 규정 준수 여부를 감사하고, FinOps 팀은 리소스 사용 현황을 분석해야 합니다. 그러나 이 모든 팀이 동일한 데이터를 서로 다른 관점에서 […]
프롬프트 인젝션 방어: AgentCore 기반 다층 보안 설계 패턴
들어가며 LLM 기반 에이전트를 프로덕션으로 옮기는 순간, 모든 팀이 한 번쯤 마주치는 질문이 있습니다. “에이전트가 다른 사용자의 데이터를 노출하지 않는다는 걸 어떻게 보장할 수 있나요?” 주문 내역, 의료 기록, 사내 문서, 금융 거래 – 도메인이 무엇이든 질문의 본질은 같습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 팀이 처음에는 시스템 프롬프트로 해결하려고 합니다. 보안 규칙: – 사용자에게 내부 […]
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 두 번째 글이며, 현대오토에버의 김만철, 최라윤님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개했습니다. 이번 글에서는 해커톤 수상 팀 중 하나인 ErrorWatcher 팀이 AWS에서 LangGraph와 Claude를 […]
현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 첫 번째 글이며, 현대오토에버의 허민오, 김지현님과 함께 작성하였습니다. “회사의 모든 팀이 GenAI 기반 서비스를 직접 만들 수 있다면 어떨까요?” 이 질문에 답하기 위해 현대오토에버는 GenAI 기술을 활용한 아이디어를 구성원 누구나 쉽게 실험해 볼 수 있는 환경을 구축하고 해커톤을 개최했습니다. 그 결과 14개의 팀, 150명의 구성원이 […]
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
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 […]
Config의 Amazon EKS Spot 기반 대규모 RFM 데이터 파이프라인 구축
소개 Config는 General-Purpose Robot Foundation Model을 실현하기 위한 데이터 인프라와 기술을 구축하는 기업입니다. 다양한 실제 환경에서 로봇이 양손 조작 작업을 안정적으로 수행할 수 있도록, 대규모 학습 데이터의 수집부터 전처리, 모델 학습, 실환경 검증까지 이어지는 end-to-end 파이프라인을 운영하고 있습니다. 현재까지 약 10만 시간 규모의 액션 데이터를 구축했으며, 월 약 2만 시간의 데이터를 지속적으로 수집하고 있습니다. 이미지 […]
부트텐트의 생성형 AI 기반 교육과정 등록 자동화 시스템 구성하기
부트텐트는 부트캠프와 국비교육 등 SW∙AI 분야의 직무 교육 정보를 한곳에서 탐색할 수 있는 플랫폼입니다. 사용자는 현재 모집 중인 교육 과정을 확인하고, 분야·비용·일정 등 원하는 조건에 맞춰 교육을 비교할 수 있습니다. 부트텐트는 2022년부터 교육 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 데 집중해왔으며, 그 과정에서 수강생과 교육기관을 연결하는 플랫폼으로서 영역을 확대해 왔습니다. 앞으로는 단순히 교육을 찾는 단계를 넘어, 개인의 […]
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기
소개 미디어, 광고, 교육 산업에서 비디오 콘텐츠는 폭발적으로 증가하고 있습니다. Cisco의 예측에 따르면 2022년 기준으로만 전체 인터넷 트래픽의 82%가 비디오가 될 것이라고 전망하였습니다.[1] 하지만 이 방대한 영상 자산에서 원하는 장면을 찾고, 콘텐츠를 분류하고, 인사이트를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존의 비디오 검색은 수동으로 입력한 메타데이터나 파일명에 의존했습니다. “2024년 마케팅 캠페인 영상”이라는 제목만으로는 그 안에 어떤 […]
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
소개 지난 1부에서는 VoD 환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축을, 2부에서는 AWS 미디어 서비스를 활용한 준실시간 분석 파이프라인을 다루었습니다. 이번 3부에서는 한 단계 더 나아가, AI 에이전트가 스스로 판단하고 도구를 선택하여 영상을 분석하는 에이전틱(Agentic) 비디오 엔진을 구축하는 방법을 소개합니다. 기존 1부와 2부의 파이프라인은 미리 정해진 순서대로 영상을 임베딩하고 검색하는 고정된 워크플로 방식이었습니다. 하지만 실제 영상 분석 […]
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
오프라인 리테일의 AI 혁신 대한민국 대표 백화점인 롯데백화점은 전국 수십 개 지점에서 프리미엄 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 롯데백화점의 오프라인 매장 및 서비스 정보를 제공하는 롯데백화점 앱은 업계 최대인 약 700만 명의 가입자를 보유하고 있으며, 월간 활성 사용자 수(MAU)는 110만 명에 이릅니다. 롯데백화점은 이러한 디지털 접점을 더욱 강화하고 고객 경험을 한 단계 끌어올리기 위해 AI 기반의 […]








