구성원이 직접 AI 쓰면서 효용 느끼도록 유도, 업무 혁신 배경
라포랩스가 AX팀을 통해 전사 구성원이 AI를 직접 쓰며 효용을 느끼도록 조직 혁신을 추진했습니다. 비개발자 교육, 내부 플랫폼, 자동화 사례로 AI 진입장벽을 낮췄습니다.
#LLM#MCP
23005분
필터 1
![[VOD] re:COMMIT AI 시대, 무엇을 맡기고 무엇을 지켜야 하는가](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2026/01/REcommit_thumbnail.png)
[VOD] re:COMMIT AI 시대, 무엇을 맡기고 무엇을 지켜야 하는가
AI 활용이 자연스러워진 시대에 사고력과 문해력을 어떻게 지킬지 다룬 VOD입니다. 과도한 의존의 문제를 짚고 주체적 사고를 회복하는 훈련법을 소개합니다.
#LLM#ML
23005분
클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기
건설현장 방역을 위한 해충 판별 AI 챗봇을 Amazon Bedrock과 LangGraph로 구현했습니다. 이미지 분석, RAG 검색, 보고서 자동화까지 연결해 설명 가능한 방역 판단을 만들었습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
57005분
VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.
#LLM#MCP
34005분
LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #1
LLM으로 서비스 취약점 분석을 자동화한 과정과, 대용량 코드·정확도·비용·지속 가능성 문제를 해결한 방법을 공유했습니다.\nMCP, SAST, Multi-Agent, Open Model을 조합해 실용적인 분석 체계를 만든 사례였습니다.
#LLM#MCP
131005분
[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
AWS re:Invent 2025에서 AI 에이전트와 이를 지원하는 인프라·플랫폼의 방향을 정리했습니다. 개발자는 AI를 보조 도구로 활용하되, 검증과 책임, 시스템 사고를 더 강화해야 한다고 강조했습니다.
#AWS#LLM
41005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.
#MCP#LLM
228005분
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
채널 AI팀이 RAG 검색 성능을 평가하기 위해 자체 리트리벌 벤치마크를 만든 과정을 소개했습니다. 외부 벤치마크 한계를 보완하고 hybrid search 성능 개선도 확인했습니다.
#ML#RAG
3005분
Karrot’s GenAI Platform
Karrot이 GenAI 도입 확산을 위해 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat을 구축한 과정을 소개했습니다. 계정·비용 관리부터 실험, 에이전트 실행, 장애 대응까지 통합한 플랫폼 구조를 설명했습니다.
#LLM#MCP
96005분
![[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #4: AI×Everything 시대, AI Transformation 전략](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FblmQ5k%2FdJMb99LJGHL%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKs3YWGIyJPYzuDSXBWrpmm08qlUhH5WFmaVB9-4skgM%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1769871599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DNHUeYUk5juw0xKc85ObfFm%252BVolg%253D)
[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #4: AI×Everything 시대, AI Transformation 전략
2025년 AI를 전 산업의 인프라로 보는 AI×Everything 흐름과 기업의 AI Transformation 전략을 정리했습니다. 전사 전략, 데이터 기반, 조직 재구성이 AI-Native 전환의 핵심이라고 설명했습니다.
#LLM#디지털혁신
18005분
![[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FbUMpKy%2FdJMcaaw7goM%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK7iqUChkqtT7NWEiNAW2mQMLv85OAUbkol3VtGtk_ke%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1769871599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DmdpN1bmKmzBxNrkZWGbUOuprhag%253D)
[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임
AI 에이전트의 시장 성장과 기술 구조, 산업별 활용 사례를 정리한 글입니다. 도입을 위해서는 파일럿, 데이터 품질, 거버넌스가 중요하다고 제안했습니다.
#LLM#cloud
21005분
당근의 GenAI 플랫폼
당근은 GenAI 활용 확산에 맞춰 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat으로 공통 플랫폼을 구축했습니다. 이를 통해 AI API 통합 관리, 빠른 실험과 배포, 사내 Agent 활용을 지원했습니다.
#LLM#MCP
98005분