Amazon Bedrock에서 Codex 사용하기
Bedrock Mantle 기반 GPT‑5.6 연동부터 cached Web Search, AWS PrivateLink 전용망, 관측성과 비용 운영까지 생성형 AI 코딩 에이전트를 엔터프라이즈 기업 환경에 도입할 때는 모델 성능만큼 인증, 데이터 경로, 네트워크 격리, 비용 배분과 감사 가능성이 중요합니다. Codex는 이제 ChatGPT 데스크톱 앱의 Codex 보기, Codex CLI, IDE 확장, Codex SDK와 codex exec 같
Amazon Bedrock 기반 PolicyGuard: 코딩 어시스턴트를 위한 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크
도입: 코딩 어시스턴트 시대의 새로운 데이터 유출 경로 AI 코딩 어시스턴트(GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code)의 도입이 가속화되면서, 개발자들은 자연어 프롬프트를 통해 코드 생성, 디버깅, 리팩토링을 일상적으로 수행하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 개발자가 프롬프트에 포함시키는 정보, 즉 API 키, 데이터베이스 비밀번호, 고객 개인정보(PII), 사내 미공개 전략 등이 외부 LLM 서비스로 전송되는
Claude Code로 만든 데이터 분석 에이전트, Amazon Bedrock AgentCore로 프로덕션 배포하기
많은 팀이 Claude Code로 자체 에이전트를 만들어 사용하고 있습니다. 예를 들어 데이터 분석 팀에서는 Skill로 리포트 형식을 표준화하고, MCP(Model Context Protocol) 서버로 사내 데이터베이스를 연결하고, 웹 검색으로 시장 동향까지 반영해 매출 리포트 작성을 자동화합니다. 이렇게 만든 에이전트는 개인 도구를 넘어 팀 전체가 활용할 수 있는 자산이 됩니다. 그러나 로컬에서 검증한 에이전트를 조직의 서비스로 확장하는
Claude Code Dynamic Workflow 쉽게 이해하기
나의 에이전트가 순서대로 일하는 대신, JavaScript 스크립트가 여러 서브에이전트를 지휘하는 방식. 반복·분기·병렬 같은 제어 흐름을 코드로 확정해 두고, 실제 작업만 에이전트에게 맡깁니다. Claude Cod...
Google의 Agent Development Kit 등 8월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
개발자 여러분, 안녕하세요!8월 셋째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningGoogle의 Agent Development Kit로 제로 트러스트 AI 에이전트 구축하기 (Build zero-trust AI agents with Google's Agent Development Kit) 과학자에게 묻다: 연구진은 홍수 예측에 AI를 어떻게 활
눈과 귀를 가진 의료 AI : 판독을 넘어 추론으로
MATCH Console & MAI
사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (1/3) : RAG 파이프라인의 바닥 다지기
[AI활용] Claude 실무편 - kt cloud VM에서 PR 리뷰 자동화하기
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보안 업무를 위한 AI 에이전트 플랫폼 「SAGE」 개발기 1편: 판단은 사람에게 남기는 설계
안녕하세요. 사내 보안 업무에 AI를 접목하는 일을 하고 있는 Security Development Division(LINE Plus Security R&D)팀입니다.이 글은 사내...
사람도 에이전트도, 덜 읽을수록 더 잘 고칩니다
도메인별 모듈 경계가 AI 에이전트의 코드 탐색 범위와 컨텍스트 효율에 미치는 영향
엔터프라이즈 보안 요구사항을 충족하는 프라이빗 Amazon Bedrock AgentCore 구축하기
AI Agent를 프로덕션 환경에 도입하려는 엔터프라이즈 고객과 이야기하다 보면, 공통적으로 마주하는 질문들이 있습니다. “사내에서 운영 중인 LLM을 Agent에서 호출할 수 있는가?” “인증을 회사가 이미 운영 중인 사내 IdP(Identity Provider)로 처리할 수 있는가? 단, IdP를 인터넷에 노출하지 않고?” “내부 데이터에 접근하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사내망 안에서만 호출할 수 있는가?”
AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 평가하기 (Part 1)
요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI Agent를 구축하는 프로젝트가 정말 많습니다. 사내 문서를 검색해 답하는 어시스턴트, 고객 문의를 처리하는 봇, 방대한 기술 문서에서 근거를 찾아주는 에이전트까지. 그런데 이런 프로젝트를 지원하다 보면 거의 같은 질문을 드리게 됩니다. “검색 품질은 어떻게 측정하고 계신가요?” 돌아오는 답은 대개 비슷합니다. “체감상 좋아진 것 같아요.” “몇 개 돌려봤는데 괜찮
Gemini 3.7 Flash — 3주 만의 후속작, 벤치마크로 뜯어보기
8월 13일 나온 Gemini 3.7 Flash를 차트와 자체 실측(TTFT 3.9s→1.34s)으로 정리했습니다. 에이전트 자동화 동급 1위, 실시간 챗은 설정 하나가 성패를 가릅니다.
AI가 이해하는 기업
기업 AI 도입은 늘었지만 ROI로 이어지지 않는 이유는 모델이 아니라 ‘의미 계층’의 부재다. 온톨로지는 기업의 개념·관계·규칙을 기계가 읽을 수 있게 고정하는 의미 지도이며, 에이전트 시대에는 운영 신호와 결합된 ‘살아 있는’ Active Ontology(컨텍스트 그래프)가 신뢰·권한·감사추적을 가능하게 한다. HelpNow Ontology Studio는 자동 구축, 지속 갱신, 에이전트 소비 가능성을 통해 AX 트랜스포메이션의 코어 레이어
기술로 산업을 바꿀 AI 스타트업을 찾습니다!ㅣ2026 MediA'X' Challenge 개최 (8/25 모집 시작)
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. SBS문화재단과 한국투자액셀러레이터가 공동 주최하는 「MediA'X' Challenge 2026」에 네이버클라우드가 후원사로 함께합니다! "AI가 만드는 산업의 다음 장면, 그 주인공을 찾습니다"라는 슬로건처럼 이번 대회는 모든 산업의 문제를 해결하는 AI 기술 스타트업을 대상으로 열리는데요! 이런 분들은 꼭 주목해주세요! ✅ AI 기술로 새로운 산업 기회에 도
Tiro의 Kiro를 활용한 보안 인프라 구축과 ISO/IEC 27001:2022 인증 취득 여정
AI Native 스타트업에게 보안 인증이 왜 어려운가 AI가 빠르게 발전하면서 한 명의 엔지니어가 하루에 50~100개의 커밋을 작성하는 일도 더 이상 낯설지 않게 되었습니다. 제품 개발, 테스트 코드 작성, 인프라 정의 변경, 운영 스크립트 작성까지 AI 에이전트와 함께 처리하는 조직이 늘고 있습니다. 개발 속도만 놓고 보면 분명 큰 변화입니다. 다만 AI가 만들어내는 속도가 언제나 더 안전한 […]
AI 해커톤: 약속한 그대로 받는 대출
사전 승인 오퍼를 다시 설계하다