AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI국민비서 에이전트 개발 과정에서 겪었던 lesson learn과 노하우를 공유합니다. 발표 대상 공공서비스 접근성 개선에 관심이 있으신 분 네이버 HyperClovaX 모델과 에이전트 개발에 관심이 있으신분 목차 프로젝트 개요 모델 선택 문제의 난이도를 낮추기 속도 최적화 Safety 대응 평가 / QA 체계 경
AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER Engineering Day 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 Karpathy의 AutoResearch 방법론을 라이브 스트리밍에 적용하여, AI 에이전트가 코드를 자율적으로 수정·빌드·실험·판정하는 루프를 구축하고 스트리밍 품질(QoE)을 17% 개선한 사례를 소개합니다. 발표 대상 스트리밍/플레이어 개발에 관심 있는 엔지니어 AI 에이전트를 실무 코드 최적화에 활용하고 싶은
[인사이트] 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링 다음은 하네스 엔지니어링: AI 에이전트 환경 설계
[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 요약 이 글에서는 AI 에이전트가 실제 업무를 안전하게 수행하도록 실행 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링을 다룹니다. 모델 성능만으로 해결하기 어려운 운영 안정성과 책임 범위 설정의 중요성을 정리합니다. #하네스엔지니어링 #AI에이전트 #프롬프트엔지니어링 #컨텍스트엔지니어링 #AI운영안정성 안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. ♂️ AI를 활용하는 방식이 빠르게 바뀌고 있
Agentic AIOps — RCA 에이전트 ‘SentryOn’ 도입기 (feat. Strands SDK)
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스
코드 품질만으로는 부족하다 — AI 코딩 에이전트가 이해하고 수정할 수 있는 코드베이스의 조건
AI 에이전트를 안전하게 움직이게 하는 설계도, ‘하네스 엔지니어링(Harness Engineering)’
최근 AI 개발의 흐름은 단순한 “질문과 답변”을 넘어, 스스로 작업을 계획하고 도구를 사용하며 결과물을 만들어내는 AI 에이전트(Agent) 중심으로 빠르게 이동하고 있습니다. 과거에는 “프롬프트를 어떻게 잘 쓰느냐”가 중요했다면, 이제는 “AI가 실제 업무 환경에서 얼마나 안정적으로 일하게 만들 수 있느냐”가 더 중요한 과제가 되고 있습니다. 아무리 성능이 뛰어난 LLM이라도, 어떤 파일을 읽어야 하는지, 어떤 도구를 사용해도 되는지, …
효율적인 CLAUDE.md 파일관리 및 컨텍스트 최적화 전략
이 글은 Claude Code의 핵심 설정 파일인 CLAUDE.md를 효율적으로 관리하기 위한 컨텍스트 엔지니어링 전략을 다룹니다. 무분별한 규칙 추가가 오히려 AI의 성능을 저해하는 컨텍스트 부패(Context Rot) 현상을 설명하고, 이를 방지하기 위한 JIT(Just-In-Time) 전략, 메모리 계층 구조 활용, 그리고 안드레 카파시(Andrej Karpathy) 스타일의 간결한 지침 작성법을 제시합니다. 단순한 프롬프트 작성을 넘어
Strands와 AgentCore를 활용해 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축하기
이 글은 AWS Database Blog의 “Building agentic AI for Amazon RDS for SQL Server with Strands and AgentCore” by Sudhir Amin 게시글을 번역한 글입니다. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server 인스턴스를 관리한다면, 수년에 걸쳐 진단 스크립트들을 축적했을 것입니다. 이 스크립트들은 bloc
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 3/5] Standalone App: 도메인 슬라이스 독립 실행
Hexagonal Architecture로 AI 에이전트가 검증 가능한 도메인 슬라이스를 만드는 법
[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인
Amazon OpenSearch는 키워드와 벡터 검색을 넘어, AI 에이전트가 문맥을 이해하고 탐색하는 에이전틱 검색 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 주요 신기능과 차세대 검색 구조를 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인 appeared first on NDS Cloud Tech Blog.
우아한공방의 새로운 동료, 시스템 맥락을 가진 챗봇서비스 개발기(feat. RAG)
AI로 생성한 이미지 들어가며 디자인시스템플랫폼팀은 코어(Core, 토큰/아이콘 과 같은 디자인 리소스, 베이스 컴포넌트 등 공통 기반을 정의하는 계층), 클레이(Clay, 코어 토큰을 기반으로 Base 컴포넌트에 테마를 적용해 사용 가능한 컴포넌트 라이브러리를 제공하는 계층), 몰드(Mold, Clay/Base컴포넌트를 기반으로 각 도메인/비즈니스 요구사항에 맞는 패턴을 라이브러리화한 계층)와 같은 계층 구조를 기반으로, 모든 플랫폼에서 일관
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 세번째 글이며, 현대오토에버의 오명우, 정세종님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개 했습니다. 두 번째 글에서는 Amazon Bedrock과 LangGraph를 활용해 어떻게 다중
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 두 번째 글이며, 현대오토에버의 김만철, 최라윤님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개했습니다. 이번 글에서는 해커톤 수상 팀 중 하나인 ErrorWatcher 팀이 AWS에서 Lan
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] 프롬프트보다 구조가 먼저다
프롬프트 엔지니어링보다 코드베이스 구조가 AI 활용의 하한선을 결정한다
CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례
“우리 팀 전체가 AI로 일하는 방식을 바꿀 수는 없을까?” 요즘 주변을 보면, AI 코딩 도구를 활용해 놀라운 생산성을 보여주는 개발자들이 눈에 띄게 늘고 있습니다. 프롬프트 몇 줄이면 동작하는 코드가 나오고, 컨텍스트 문서로 복잡한 시스템의 뼈대를 세우는 사람도 있습니다. 문제는 이런 능력이 특정 개인에게 집중된다는 점입니다. 한두 명이 빠르게 만들어낸 결과물은 인상적이지만, 그 사람이 빠지면 팀에는 […]
Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
들어가며 이전 글(Part 2)에서는 Amazon Bedrock AgentCore의 Runtime, Gateway, Identity를 활용하여 MCP Registry를 구현하는 방법을 다루었습니다. 다양한 형태의 MCP를 등록하고, AgentCore Gateway를 통해 단일 엔드포인트로 통합하는 아키텍처를 소개했습니다. MCP Registry를 통해 Agent가 Tool을 호출할 수 있는 환경은 갖추었지만, 기업 환경에서 실제 운영하기 위해서
AI-DLC 를 팀 프로젝트에 적용하기: Subagent 와 Custom Skill 로 확장한 Armiq 사례
0. 들어가며: 왜 AI-DLC를 적용했는가 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)는 요구사항 분석부터 설계, 코드 생성, 리뷰까지 SDLC 전 과정을 AI Agent 기반으로 수행하는 개발 방식입니다. 이번 사례의 파트너인 ARMIQ는 SAP 데이터 영역에서 오랫동안 솔루션을 공급해 온 기업으로, 법인·사업부 분리나 매각 과정에서 발생하는 데이터 분할·이관 이슈, 그리고 데이터 압축·암호화·클라우드 전송 등
ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
안녕하세요. 서비스에 필요한 AI 모델과 솔루션을 개발하는 AI Lab 팀의 한길로입니다. 저는 최근에 LY Corporation에서 사내 행사로 진행한 Orchestration ...