LINE DEV AI 리포터즈의 여정을 공유합니다!
요즘은 "AI 써보셨어요?"라는 질문이 더 이상 특별하게 느껴지지 않습니다. 이미 많은 개발자들이 각자의 방식으로 ChatGPT나 Claude Code 같은 AI 도구를 업무에 활...
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AI Agent 글 모음
기업 기술블로그의 AI Agent 관련 글 339개
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
오프라인 리테일의 AI 혁신 대한민국 대표 백화점인 롯데백화점은 전국 수십 개 지점에서 프리미엄 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 롯데백화점의 오프라인 매장 및 서비스 정보를 제공하는 롯데백화점 앱은 업계 최대인 약 700만 명의 가입자를 보유하고 있으며, 월간 활성 사용자 수(MAU)는 110만 명에 이릅니다. 롯데백화점은 이러한 디지털 접점을 더욱 강화하고 고객 경험을 한 단계 끌어올리기 위해 AI 기반의 […]
Copy & Paste에서 코딩 에이전트까지: 조용한 변화의 시작
Copy & Paste에서 자율 코딩 에이전트까지: 조용한 변화의 시작 안녕하세요, 하이퍼엑셀 ML 팀 엔지니어 엄태서입니다. 개발자들 사이에는 이런 농담이 있습니다. “우리 일은 결국 문제를 구글에 검색하고, 첫 번째로 뜨는 링크를 눌러서, Stack Overflow에서 답을 복사해 붙여넣는 거 아니냐?” 어떤 면에서는 AI 코딩 도구의 등장이 우리가 하는 일을 완전히 바꾼 건 아닙니다. 다만 그 일을 훨씬 더 잘, 훨씬 더 빠르게 하게 만들
Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
Tolgee, 에이전트, 그리고 “용어 일관성”의 현실
AI-DLC 기반 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트 구축
“2일 만에 AI 에이전트의 MVP를 만들 수 있을까요?” 2025년 12월, 웅진씽크빅과 함께 AWS AI-DLC 워크숍(Unicorn Gym)을 진행하면서 이 질문에 대한 답을 찾았습니다. 결론부터 말하면, 가능했습니다. AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론을 적용하여 북큐레이터를 위한 AI 에이전트의 MVP를 단 2일 만에 완성했고, 약 한 달간의 고도화를 거쳐 2026년 1월 베타 서비스를 오픈
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
ALF 팀에서 Agentic Workflow 를 구성한 이야기
Claude Skills로 기술 콘텐츠 품질 관리 자동화하기
인포그랩은 AI 네이티브 기업으로 도약하며, 전사적으로 Claude Skills 개발을 장려하고 있습니다. 이 글은 글쓴이가 기술 블로그 리뷰 Skill을 만든 과정, 시행착오, 개선 경험을 다뤘습니다. ‘완성된 성공 사례’가 아닌, ‘진행 중인 실험’의 기록입니다.
인간과 AI, 함께 데이터를 탐험하다 - BDA 2.0 서비스의 탄생, 현재 그리고 미래
자연어-SQL 변환 정확도가 높은 LLM 에이전트를 서비스하기 위해 기존에는 도메인 전문가의 지식을 바탕으로 각 도메인에 특화된 에이전트를 만드는 전문가-개발자 협업 과정이 필요했습니다. 하지만 이 방법은 하나의 에이전트 개발에도 많은 인력과 시간을 투입해야 하며, 데이터 변동에 대응하는 데 비효율적입니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 간의 에이전트 개발 경험을 토대로, 개발 지식이 없는 도메인 전문가도 누구나 웹 UI를 통해 도메인 특화
Kiro Subagent 를 활용한 구조화된 AI 개발 워크플로우 구축
AI 코딩 어시스턴트의 발전으로 개발자들은 이제 자연어로 코드를 생성하고, 복잡한 시스템을 빠르게 구축할 수 있게 되었습니다. 하지만 이러한 편리함 뒤에는 중요한 질문이 남습니다: AI가 생성한 코드의 품질과 보안을 어떻게 체계적으로 보장할 수 있을까요? 이 글에서는 Anthropic의 Multi-agent 연구 결과를 살펴보고, Kiro의 Subagent 기능을 활용하여 코드 리뷰, QA, 문서화가 체계적으로 수행되는 개발 워크플로우를 구축하
질풍노도의 AI(Claude)에게 엄격한 선생님 장착하기
Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들
들어가며 최근 저자들은 단 2명이서 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 엔드투엔드로 구축했습니다. 디자이너도 없었고 기획자도 없었습니다. MCP(Model Context Protocol) 생성, AI Agent 생성부터 실시간 테스트 환경까지 갖춘 플랫폼이었고, 단순한 아이디어에서부터 실제 동작하는 웹 애플리케이션까지, 2주의 기획, 2주의 문서작업 및 세부 사항 협의, 3주의 개발 및 배포 기간이 소요되었습니다. 예전의 전통적인 개발
“에이전트 6명을 고용했습니다” — 영업담당자의 B2B CRM 구축기
"알아서 정확하게 응답줬으면.." RAG부터 에이전트까지 사내 AI 챗봇 구축기 2부
안녕하세요! 백엔드 엔지니어 장예훈입니다. 작년 9월 포스타입에 새로 합류한 뒤 벌써 5개월이 흘렀네요. 팀블로그를 통해 인사드리는 건 이번이 처음인 것 같습니다. 저번 편에서는 코어 파트 안선님께서 RAG의 개념과 검색 전략, CI/CD 연동 방법에 대해 설명해 주셨습니다. 이번 편에서는 실제 RAG 기반 슬랙 봇 구축 과정과 의사결정, 그리고 에이전트 마이그레이션 경험을 공유해 드리려고 합니다. 최초 구현 - RAG를 통한 단순 질의-응답
생성형 AI와 빅데이터의 만남: 에이전틱 AI로 진화하는 Big Data Assistant
삼성전자의 사내 데이터 분석 서비스인 Big Data Assistant(BDA)에서 어떻게 LLM을 활용해 자연어 기반 분석 서비스를 구축했는지 소개하고, BDA를 에이전틱 AI로 진화시키며 겪은 기술적 고민과 해결책을 나눕니다.
"스펙 문서에 없는데요?" 최신 스펙 갱신을 위한 사내 AI 챗봇 도입기 1부
안녕하세요. 포스타입 백엔드 엔지니어 김안선입니다. 최근 포스타입 기술그룹에서는 사내 구성원들을 위한 챗봇을 구축했습니다. 단순히 FAQ를 나열하는 수준을 넘어 백엔드 시스템의 복잡한 동작 원리를 이해하고 설명할 수 있는 어시스턴트를 목표로 했는데요. 이를 가능하게 한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구축기를 공유하고자 합니다. 포스타입의 비즈니스 로직은 마치 정교한 시계 장치와도 같습니다. 결제, 크리에이터 수
팀을 위한 Claude Code 거버넌스 가이드
Claude Code는 사용자가 부여한 권한 범위 내에서 작동하며, 샌드박스 모드에서도 현재 작업 디렉터리에 대한 읽기와 쓰기 권한을 갖습니다. 이에 명확한 사용 정책과 관리 체계가 없으면 민감 정보 노출, 감사 추적 공백, 불분명한 책임 소재 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글은 Claude Code를 도입할 때 거버넌스가 중요한 이유와 조직에서 적용할 수 있는 모범 관행을 다뤘습니다.
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 멀티에이전트 운영과 접근제어
AI 에이전트를 처음 구축할 때 가장 단순한 접근 방식은 하나의 에이전트가 외부 서비스(API, MCP)를 직접 호출하도록 구성하는 것 입니다. 이러한 구조는 초기 PoC 단계에서는 구현이 간단하고, 빠르게 아이디어를 검증하는 데 효과적입니다. 그러나 에이전트 기반 시스템을 엔터프라이즈 환경으로 확장하기 시작하면, 이러한 접근 방식은 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 에이전트의 수가 증가하고 외부 API, MCP 내부 서비스가 지속적으로 […]
Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
들어가며 복잡한 대시보드, 정말 활용되고 있을까? 많은 기업과 연구기관이 데이터 기반 의사결정을 위해 정교한 대시보드를 구축합니다. 하지만 실제 현장에서는 이러한 대시보드가 제대로 활용되지 못하는 경우가 많습니다. 수십 개의 파라미터를 조정해야 하는 복잡한 UI, 전문 용어로 가득한 입력 필드, 그리고 “만약 이렇게 하면 어떻게 될까?”라는 간단한 질문에도 많은 시간이 소요되는 구조 때문입니다. 특히 시뮬레이션 기반 대시보드의 […]