

AWS Kiro를 활용한 바이브코딩 협업 및 관리 환경 구축
AWS Kiro와 Notion, Git을 조합해 다수 개발자와 AI Agent가 함께 일하는 협업 환경을 구축한 사례를 소개했습니다. 도메인 lock과 단계별 승인으로 충돌을 막고, PM Agent로 진척과 리스크를 관리했습니다.


AWS Kiro와 Notion, Git을 조합해 다수 개발자와 AI Agent가 함께 일하는 협업 환경을 구축한 사례를 소개했습니다. 도메인 lock과 단계별 승인으로 충돌을 막고, PM Agent로 진척과 리스크를 관리했습니다.
TVING이 Refine과 AI Agent로 투표 플랫폼 운영 백오피스를 빠르게 구축한 사례를 소개했습니다. 명세와 GraphQL을 함께 활용해 정확도를 높이고 화면 제작 속도를 크게 개선했습니다.
TVING이 Refine과 AI Agent를 활용해 백오피스 개발 속도를 높인 과정을 소개했습니다. 모노레포와 GraphQL, 자동화 규칙으로 컨벤션 기반 생산성을 강화했습니다.

공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.
![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled.jpg)

Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.

AI Agent가 더 정확하게 동작하도록 통합 Context Provider를 구축한 사례를 공유했습니다. 팀 내 데이터와 서빙 레이어를 자동 수집해 업무 효율화를 높인 경험을 다뤘습니다.

매 세션 초기화되는 AI의 한계를 넘어 자율 성장하는 에이전트 프레임워크 GNOSIS를 소개했습니다. 설계 원칙, 구현 사례, 검증과 안전 보장 논점을 함께 다뤘습니다.


일성아이에스가 비개발 직군 중심의 AI Agent 해커톤을 진행한 현장을 소개했습니다. 가비아 AWS가 MCP 연동과 Amazon Quick 교육, 실습 지원으로 현업의 AI 구현을 도왔습니다.
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AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.


AI Agent와 Claude Code를 활용해 백엔드 유닛 테스트 커버리지를 100%로 끌어올린 과정을 소개했습니다.프롬프트 고정, Hook 검증, 작업 분리로 회귀 방지와 유지 구조까지 설계했습니다.
Claude Code와 AI Agent를 활용해 낯선 코드와 복잡한 업무 흐름을 빠르게 이해하는 방법을 소개했습니다. 병렬 작업과 정형화된 분석으로 일정 단축과 품질 향상을 동시에 노렸습니다.

Pulumi 인프라 코드의 Drift를 Claude Code로 안전하게 복구한 사례를 공유했습니다. 운영 리소스를 건드리지 않고 코드와 상태만 동기화하는 규칙 기반 접근을 적용했습니다.