

KCC의 Amazon Bedrock Tool Use를 활용한 Multi Agent 플랫폼 구축 사례
KCC가 Amazon Bedrock Tool Use로 부서별 업무를 연결하는 Multi Agent 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 손익 분석 중심의 에이전트 아키텍처와 Text2SQL, 가드레일, 프롬프트 캐싱 적용 방식도 공유했습니다.


KCC가 Amazon Bedrock Tool Use로 부서별 업무를 연결하는 Multi Agent 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 손익 분석 중심의 에이전트 아키텍처와 Text2SQL, 가드레일, 프롬프트 캐싱 적용 방식도 공유했습니다.

Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 실행형 AI의 보안 위험을 짚었습니다. 최소 권한, 로그 검증, 샌드박스 등 통제 구조가 전제되어야 합니다.

Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 AI 에이전트 보안의 중요성을 짚었습니다. 최소 권한과 검증 체계가 실환경 도입의 전제 조건임을 강조했습니다.

Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 실행형 AI의 보안 위험을 짚었습니다. AI를 도입할 때는 권한 통제와 로그, 검증 체계를 먼저 갖춰야 합니다.


ChatGPT 대화 기록을 찾기 어려운 문제를 크롬 익스텐션으로 해결한 개발기입니다. 질문 목록 UI와 바로가기 기능으로 탐색 편의성을 높이고 스토어 등록까지 진행했습니다.


Strands Agents 1.0의 다중 에이전트 오케스트레이션 기능과 프로덕션용 개선점을 소개했습니다. 단일 에이전트에서 시작해 Swarm, Graphs, A2A로 확장하는 활용 방식을 설명했습니다.


Jupyter 노트북의 반복 실행, 숨겨진 상태, 버전 관리 문제를 해결하는 marimo를 소개했습니다. 셀 의존성 자동 관리와 Python 파일 저장으로 재현성과 협업성을 높였습니다.

AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
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통합검색에서 사용자의 여행 의도를 먼저 파악하도록 AI 분류 시스템을 적용했습니다. 이를 통해 검색 결과 노출 순서를 개선하고 실제 사용자 경험을 높였습니다.


gemini-cli와 쉘 스크립트로 Git 변경사항을 분석해 커밋 메시지를 자동 생성하는 도구를 개발했습니다.\n무료 쿼터와 flash 모델을 활용해 비용 부담과 429 에러 문제를 줄였습니다.