Category: Strands Agents

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 […]

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 […]

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개 하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 (현재) Part 2: 삼성계정 서비스의 GenAI Observability – 장애를 […]

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 Part 2: Agentic AIOps – Multi-Agent 시스템으로 Root Cause Analysis […]

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 […]

들어가며 최근 저자들은 단 2명이서 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 엔드투엔드로 구축했습니다. 디자이너도 없었고 기획자도 없었습니다. MCP(Model Context Protocol) 생성, AI Agent 생성부터 실시간 테스트 환경까지 갖춘 플랫폼이었고, 단순한 아이디어에서부터 실제 동작하는 웹 애플리케이션까지, 2주의 기획, 2주의 문서작업 및 세부 사항 협의, 3주의 개발 및 배포 기간이 소요되었습니다. 예전의 전통적인 개발 방법으로는 상상도 못할 […]

AI 에이전트를 처음 구축할 때 가장 단순한 접근 방식은 하나의 에이전트가 외부 서비스(API, MCP)를 직접 호출하도록 구성하는 것 입니다. 이러한 구조는 초기 PoC 단계에서는 구현이 간단하고, 빠르게 아이디어를 검증하는 데 효과적입니다. 그러나 에이전트 기반 시스템을 엔터프라이즈 환경으로 확장하기 시작하면, 이러한 접근 방식은 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 에이전트의 수가 증가하고 외부 API, MCP 내부 서비스가 지속적으로 […]

이 글은 아래 블로그 원문을 번역하고 일부 내용을 수정하였습니다 Introducing Strands Agent SOPs – Natural Language Workflows for AI Agents, https://aws.amazon.com/blogs/opensource/introducing-strands-agent-sops-natural-language-workflows-for-ai-agents/ 현대의 AI는 코드를 작성하고, 교향곡을 작곡하며, 복잡한 추론 문제를 해결할 수 있습니다. 그렇다면 왜 여전히 AI가 우리가 원하는 것을 안정적으로 수행하도록 하는 것이 어려울까요? 복잡한 작업을 일관되게 수행하는 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 […]