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AI Agent 글 모음
기업 기술블로그의 AI Agent 관련 글 339개
1년간의 AI 코딩 여정: 손으로 치던 코드에서 에이전트가 쓰는 코드까지
설 연휴에 Claude Code Agent Teams를 데려갔습니다.
Claude Code /simplify와 /batch로 병렬 코드 리뷰·대규모 변경 자동화하기
/simplify는 Claude Code의 AI 에이전트가 git diff 기준 변경된 코드를 재사용, 품질, 효율성 측면에서 동시에 리뷰한 뒤, 문제를 자동 수정하는 커맨드입니다. /batch는 대규모 변경을 독립적인 작업 단위로 자동 분해하고, 각 작업 단위를 병렬로 실행한 뒤 작업 단위별 PR을 생성하는 커맨드입니다. 이 글은 /simplify와 /batch의 개념, 동작 방식, 실전 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
Agentic AI의 시대, AWS re:Invent 2025 현장을 가다
지난 12월 미국 라스베이거스에서 열린 AWS re:Invent 2025는 ‘Agentic AI’ 시대로의 도약을 알리는 거대한 기술의 장이었습니다. 단순 자동화를 넘어선 능동형 AI의 미래부터, 이를 뒷받침하는 데이터 보안의 새로운 패러다임, 그리고 플랫폼 관리의 부담을 획기적으로 줄여 줄 클라우드 기술의 발전까지. 카카오뱅크 엔지니어 6인의 시선으로 포착한 핵심 기술 흐름과 우리가 나아갈 방향에 대한 깊이 있는 인사이트를 공유합니다.
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 2: 에이전트 엔지니어링
들어가며지난 엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링에서는 260개의 도구와 수백 페이지의 문서를 다루는 환경에서 LLM에게 필요한 정보만 골라서 제공하는 '점진...
OpenClaw와 MoltBook로 살펴보는 2026년 에이전틱 AI 기술 동향
이 글은 스스로 목표를 세우고 실행까지 수행하는 에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 쉽게 정리합니다. 특히 OpenClaw 사례를 통해 LLM이 로컬 환경을 직접 제어하는 온디바이스 자율 에이전트 구조에 대해 구체적으로 설명합니다. 또한 AI 에이전트끼리 상호작용하는 새로운 플랫폼 모델(MoltBook)을 소개하며, 인간 중심 서비스와 다른 지점을 짚습니다. 나아가 외부 스킬 생태계 분석을 통해 실제로 발생할 수 있는 보안 위협 유형도 함께 다
[오프라인/마감] MoAI-ADK 개발기: AI 코딩 에이전트를 통제와 자율의 균형 속에 두는 길
※ 참가 신청은 3월 13일 금요일 17:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기
AI 코딩 어시스턴트의 도입이 가속화되면서, 조직은 새로운 질문에 직면하고 있습니다. “우리 팀이 AI 도구를 얼마나 효과적으로 사용하고 있는가?” 세션당 비용은 합리적인지, 어떤 모델이 비용 대비 높은 생산성을 제공하는지, 도구 실행의 성공률은 어떤지 — 이러한 질문에 답하려면 체계적인 관측성(Observability) 플랫폼이 필요합니다. Claude Code는 Anthropic이 제공하는 터미널 기반 AI 코딩 에이전트입니다. Amazon
Claude Code Auto memory로 반복 설명 없이 작업하기
Auto memory를 활성화하면 Claude Code가 작업 중 유용한 컨텍스트를 탐지해 프로젝트별 메모리 디렉터리의 MEMORY.md에 저장합니다. 그 결과, 이전 작업 맥락이 다음 세션에 자동으로 이어져 사용자는 컨텍스트를 반복 설명하지 않아도 됩니다. 이 글은 Auto memory의 주요 기능과 동작 방식, 특징, 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
피지컬 AI(Physical AI) – AI가 드디어 현실 세계로 나오다
지금까지 우리가 경험한 인공지능은 대부분 화면 속에 갇혀 있었습니다. GPT는 텍스트 답변을 생성하고 이미지 생성 AI는 그림을 만들어내지만 그 결과물이 실제 현실에서 무언가를 직접 만지거나 움직이지는 못했죠. 그런데 이제 흐름이 달라지고 있습니다. AI가 물리적 몸체를 갖추고 공장 바닥을 걷고 도로를 달리기 시작했습니다. 이것이 바로 피지컬 AI(Physical AI)가 열어가는 새로운 세계 입니다. 2025년 1월 열린 CES … 피지컬 A
Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry
들어가며 이전 글(Part 1)에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 구축한 과정과 AI-DLC 방법론, Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구 활용 사례를 소개했습니다. 이번 글에서는 해당 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 MCP Registry를 기술적으로 깊이 있게 다룰 예정으로, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 도구(MCP)를 생성, 등록, 배포,
AI가 전사 알림을 두 번 죽이다
AI 에이전트의 실수, guardrail, 시스템 방어까지 120일의 기록, 그리고 99.981% 가용성.
The Flip
이 글은 영문 원본을 AI로 번역한 버전입니다. 요즘 업계에 이런 기대가 퍼져 있습니다. 언젠가 AI가 디자인 시스템을 만들어 줄 거라는 거죠. 프롬프트 하나 던지면 토큰, 컴포넌트, 인터랙션 패턴이 깔끔하게 나올 거라고요. 저는 정반대의 일이 벌어지고 있다고 생각합니다. 우리는 AI 에이전트가 사용할 디자인 시스템을 만들고 있습니다. 디자이너를 위한 것도…
[Deep Dive] 고도화된 AI 에이전트 아키텍처: Zero Trust와 Human-in-the-Loop의 결합
— “단순 챗봇”을 넘어 “업무 실행자”가 되는 순간, 아키텍처의 성격이 바뀐다 요즘 많은 조직이 “사내 지식 챗봇(RAG)”을 넘어, 실제 업무를 수행하는 **AI 에이전트(Agent)**를 고민합니다.예를 들면 이런 것들입니다. “지난주 비용 급증 원인 분석하고, 최적화 PR까지 올려줘” “장애 티켓 열고, 원인 추정해서 관련 런북 실행해줘” “계정 권한 요청 들어온 거 검토하고 승인/반려 초안 작성해줘” “고객 문의 메일을 … [Deep
Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기
본 블로그 게시글은 AWS Blog의 영어 원문을 한글로 번역 및 일부 수정한 포스팅 입니다. 소개 컨택센터 리더들은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다: 고객은 모든 채널에서 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대하는 반면, 상담원은 문제 해결을 위해 여러 시스템, KMS(Knowledge Management System)와 같은 지식 베이스나 시스템, 워크플로우를 동시에 다뤄야 합니다. 기존 접근 방식—각 시스템에 대한 커스텀 및 […]
Claude Code Tasks로 복잡한 프로젝트 효율적으로 진행하기
Claude Code의 Tasks는 작업을 태스크 단위로 분할합니다. 이로써 각 세션의 컨텍스트 부담을 줄이고, 태스크 간 의존성을 정의하며, 여러 터미널에서 병렬로 실행해도 상태는 자동으로 동기화됩니다. 이 글은 Tasks의 등장 배경과 기존 Todos와의 차이, 실전 사용법을 다뤘습니다.
