코멘토의 자율 진화하는 마케팅: Strands Agents로 개발한 에이전트

김창섭 | Co-founder, 코멘토

데이터 수집, 분석, 작성, 리뷰를 담당하는 AI 에이전트 팀이 실제로 블로그 콘텐츠를 생산하는 사례를 공유합니다. AWS Bedrock과 Strands, LangGraph로 구축한 멀티 에이전트가 매일 SEO 성과를 분석하고, 주간 회고를 통해 스스로 전략을 개선하며, 500개 이상의 콘텐츠를 생성한 실전 운영 경험과 자율 성장 시스템 구축 노하우를 전달합니다.

AWS와 함께한 AI 마케팅 어시스턴트, LEVER Xpert AI의 탄생 여정

박기량 | Lead PO, Madeup

Ad-tech 기업 매드업이 AWS와 함께 지능형 마케팅 에이전트 LEVER Xpert AI를 구축한 여정을 공유합니다. AWS Working Backwards Workshop을 통해 마케터가 직면한 복잡한 데이터 분석과 의사결정 문제를 고객 관점에서 정의하고 솔루션을 아이디에이션했습니다. 이후 AWS AI-DLC Workshop에서 Kiro를 활용해 전문 개발자와 비개발자가 함께 개발에 참여하며 생산성을 높이고 프로토타이핑을 완료했습니다. LEVER Xpert AI는 "오늘 성과 분석해줘"라는 자연어 질문만으로 Google Ads, Meta, Naver 등 광고 매체 데이터를 자동 분석하고, 소재 교체·예산 조정·타겟 최적화 등 실행 가능한 액션을 추천하는 대화형 마케팅 에이전트입니다. 현재 실데이터 기반 제품 고도화를 진행 중입니다.

Kiro × Strands Agents × AgentCore로 만드는 Production-Ready 음성 비서 만들기

신정섭 SA, 권기훈 SA | AWS

Kiro의 Skills/Power를 활용해 음성 비서 요구사항을 Spec(Requirements/Design/Tasks)로 구조화하고, 이를 기반으로 Amazon Bedrock 모델을 사용하는 Strands SDK 에이전트를 빠르게 구현하는 방법을 소개합니다. 또한 AgentCore를 통해 운영 가능한(Production-ready) 형태로 AWS에 손쉽게 배포하는 end-to-end 접근을 데모 중심으로 공유합니다.

자연어로 완성되는 인테리어: Archisketch가 AgentCore로 구현한 인테리어 설계/견적 완전 자동화 에이전트

이원성 Proserv, 박준민 Software Engineer | Archisketch

"아키스케치"는 고객의 집을 가장 잘 아는 AI 파트너를 만들기 위해 Bedrock AgentCore를 활용한 멀티 에이전트 챗봇을 개발했습니다. 이 서비스의 핵심은 '협업'입니다. 사용자의 의도를 파악하는 메인 에이전트를 중심으로 ▲도면 분석 ▲3D 변환 ▲스타일 제안 ▲가구 배치 ▲렌더링 ▲견적 산출 등 특화된 에이전트들이 실시간으로 상호작용하며 작업을 수행합니다. 본 세션에서는 자연어 명령 하나가 어떻게 복잡한 기술적 처리 과정을 거쳐 시각화된 3D 공간과 구체적인 견적서로 변환되는지, 그 End-to-End 워크플로우를 상세히 소개합니다.

AI-DLC 라포랩스

TBD | TBD

[Track 1] 다섯번째 세션입니다. 세션이 정해지는대로 업데이트 하겠습니다.

피처링의 Agent AI와 함께하는 소셜 미디어 분석 시스템

이한얼 | 엔진팀 리드, 피처링

AWS 환경에서 멀티모달 LLM과 멀티 에이전트 아키텍처를 활용해 방대한 소셜 미디어 데이터를 정밀하게 분석하는 피처링의 시스템을 소개합니다. 끊임없이 생성되는 콘텐츠 속에서 마케팅 인사이트를 도출해내는 기술적 노하우와 시스템 구축 과정을 공유합니다.