ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
안녕하세요! 모바일 개발자 경험 팀의 @giginet입니다. 평소에는 LINE iOS 앱을 중심으로 빌드 시스템과 개발 환경을 정비하고, 개발자 경험을 향상하기 위한 업무를 하고 ...
devBlog
AI Agent 글 모음
기업 기술블로그의 AI Agent 관련 글 241개
AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
안녕하세요. LY Corporation에서 인증·인가 기반 Athenz의 개발·운영을 담당하고 있는 김정우입니다. 이 글에서는 AI 에이전트가 다양한 서비스와 연동할 때 발생하는 ...
AI Native 제품의 GTM 을 위한 과금 모델 통합 전략
Agentic AI 시대가 본격화되면서 많은 기업들이 AI 에이전트 기반의 혁신적인 제품을 개발하며 공격적으로 투자하고 있습니다. 그러나 기술 개발만큼 중요한 것이 바로 글로벌 Go-To-Market(GTM) 전략입니다. 특히 과금 모델 설계는 제품의 가치를 고객에게 효과적으로 전달하고, 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 핵심 요소입니다. 2025년 7월, AWS Marketplace에 AI 에이전트 및 도구 제품 카테고리가 새롭게 도입되었
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
이 글은 AWS Spatial Computing Blog에 게시된 Simulating Expert Teams with Agentic AI and Amazon Bedrock AgentCore 를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 소개 여러 전문 분야에 걸친 기술적 질문에 답하는 것은 단순히 정답을 찾는 문제가 아닙니다. 가장 어려운 부분은 그 답을 제공할 수 있는 적절한 사람들을 조율하는 일인 경우가 많습니다. 만약 AI가 전문가 팀을 대체하는
ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
안녕하세요. LY Corporation의 Hirano입니다. Yahoo! 파이낸스에서 프런트엔드 영역을 개발하고 있으며 스크럼 마스터도 담당하고 있습니다. 또한 LY Corpora...
Claude Code를 42주 동안 사용한 팀의 워크플로우
Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
범용 LLM 래퍼를 7.5주 만에 전사 필수 도구로 만든 구조 — 멀티에이전트 검증, Hybrid RAG, 이중 메모리
하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
AI에게 단순히 “잘 해봐”라고 시키는 것과, AI가 스스로 만들고 평가하고 개선하는 Agentic 시스템을 설계하는 건 완전히 다른 결과물을 만들어냅니다. AWS Korea SA Team은 Agentic AI 시스템을 개발할 때 마주하는 다양한 기술적 챌린지들을 직접 풀기 위해 ‘Deep Insight’, 사용자가 업로드한 CSV 데이터와 분석 질문을 받아 최종 DOCX 리포트를 생성하는 프로덕션 Multi-Agent 시스템을 개발했고, 세
Claude Code Checkpoints로 잘못된 작업 되돌리기
Claude Code의 Checkpoints 기능은 사용자가 프롬프트를 입력할 때마다 관련 작업이 시작되기 전의 파일 상태와 그때까지 대화 내용을 기록으로 남깁니다. 이 기록을 바탕으로 이전 시점의 작업 상태를 복원할 수 있습니다. 이 글은 Checkpoints의 동작 방식, 사용법 실습, 효과적인 Checkpoints 활용법을 다뤘습니다.
AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기
티오더의 Text2SQL 에이전트 티스푼 구현 사례
1. 기업 소개 티오더는 ‘테이블 오더’ 서비스를 시작으로 F&B 시장의 새로운 패러다임을 만들어나가고 있는 기업입니다. 누적 30만 대 이상의 태블릿 설치 대수와 매월 2,500만 명 이상의 사용자를 보유하며 태블릿 메뉴판 시장에서 업계를 선도하고 있습니다. 대규모의 주문/매장/광고 데이터를 수집/가공하여 F&B 시장에 꼭 필요한 인사이트를 추출하고, 이를 다시 매장에 제공하는 선순환 구조를 확립하고 있습니다. [그림 1. 티오더 […]
ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
안녕하세요. 2024년 4월에 신입 사원으로 LY Corporation에 입사한 Inoue Shuichi입니다. 현재 사내용 Kubernetes as a Service인 FKE 팀...
GitLab Duo Agent Platform으로 개발 업무 80%를 AI에 맡기기
GitLab Duo Agent Platform은 여러 AI 에이전트가 협업해 이슈 기획, 코드 리뷰, 보안 분석, CI/CD 점검 등과 같은 엔지니어 업무를 자율적으로 처리하는 플랫폼입니다. 이 글은 GitLab Duo Agent Platform의 특징과 핵심 구성 요소, 파운데이셔널 플로 활용, 에이전트 커스터마이징, 컨텍스트 확장, 세션 모니터링 방법을 다뤘습니다.
Artifact Driven Development: 과정을 보지 않기로 했다
[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 AI 코딩 에이전트에게 일을 시키면서, 저는 에이전트가 코드를 작성하는 과정을 계속 지켜보고 있었습니다. 파일이 수정되는 걸 보
Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다
숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 조직은 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율성을 극대화하는 것이 이들의 핵심 미션입니다. 직면한 과제: 비구조화된 도면 데이터의 한계 BMS에서 설계도면(계통도)은 건물 제어 인프라의 핵심 구성요소입니다
LG전자 ES사업부, Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다
이 블로그는 LG전자 ES사업부와 AWS Generative AI Innovation Center의 협업으로 작성되었습니다. 숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? LG전자 ES사업부는 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 글로벌 리더입니다. 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?
이 글은 Claude Code 에이전트에서 세션 캐시(claude-mem)와 외부 저장소(Vault KV·Milvus·Mem0)를 다양한 방식으로 조합한 메모리 계층 구성을 비교했습니다. 약 2,650회 실험으로 토큰 사용량·응답 시간·정확도를 측정하면서 메모리 계층 구성이 에이전트의 응답 비용과 품질에 어떤 영향을 주는지 다뤘습니다.
Context Window 한계를 넘어서 – Deep Insight 개발 여정으로 배우는 Context Engineering 실전 기법
AI 에이전트를 프로덕션 수준으로 개발하는 것과 단순 데모를 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다. 간단한 질의응답은 잘 작동하지만, 데이터 분석 후 리포트를 생성하는 것처럼 여러 단계를 거치는 실제 업무는 Context Window 한계, 성능 저하, 비용 증가 등의 벽에 부딪힙니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 다양한 Context Engineering 기법들이 제안되고 있지만, 실제로 어떻게 적용해야 하는지는 여전히 […]
페이지 8 / 14 (총 241개)