필터 1
Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
AWS
AI

Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇

Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.

#LLM#MCP
42005분
Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우
AWS
AI

Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우

AI 에이전트 워크플로우를 자연어 SOP로 표준화하는 Strands Agent SOPs를 소개했습니다.\n제어와 유연성의 균형, 체이닝, MCP·Claude Skills 연동 예시를 설명했습니다.

#LLM#prompt
55005분
2025 re:Invent 여정
뱅크샐러드
데브옵스

2025 re:Invent 여정

2025 AWS re:Invent 현장에서 확인한 AI·운영·보안의 기술 흐름을 정리했습니다. EKS 운영과 DevSecOps 자동화 사례를 중심으로 실무 인사이트를 공유했습니다.

#AWS#EKS
27005분
Antigravity 사용 후기: sync & async 코딩을 곁들인
데보션
AI

Antigravity 사용 후기: sync & async 코딩을 곁들인

Antigravity 사용 후기를 통해 무료 가격, 다양한 모델, Sync 코딩의 장점을 정리했습니다. 다만 영어 추론 토큰, 애매한 자율성, 멀티에이전트 안정성은 아쉬움으로 남겼습니다.

#Gemini#Claude
95005분
Antigravity 사용 후기: sync & async 코딩을 곁들인
데보션
AI

Antigravity 사용 후기: sync & async 코딩을 곁들인

Antigravity 사용 경험을 바탕으로 장점과 단점을 정리했습니다. 무료 제공, 모델 선택지, Sync 코딩의 편안함은 좋았지만 초기 불안정성과 자율성의 애매함은 아쉬웠습니다.

#LLM#Gemini
91005분
교보DTS
AI

AI 시대 웹 보안의 방향성: AI를 활용한 공격과 방어의 패러다임 전환

Claude AI와 Burp Suite를 MCP로 연동해 웹 취약점 점검과 모의해킹 실습을 소개했습니다. 반복 분석과 보고서 작성은 자동화하되, 최종 검토와 보안 통제는 사람이 책임져야 한다고 정리했습니다.

#Claude#MCP
50005분
구성원이 직접 AI 쓰면서 효용 느끼도록 유도, 업무 혁신 배경
라포랩스
AI

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
클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기
AWS
AI

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
AWS
AI

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
토스
AI

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
개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
한글과컴퓨터
AI

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
OMS에서 Claude AI를 활용하여 변화된 업무 방식
마켓컬리
AI

OMS에서 Claude AI를 활용하여 변화된 업무 방식

Claude와 MCP를 활용해 OMS팀이 역할 기반 AI Context로 12개 MSA 운영 방식을 재구성했습니다. 반복 작업을 줄이고 설계 검증과 코드리뷰 중심으로 협업 방식이 바뀌었습니다.

#Claude#MSA
107005분