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
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마이리얼트립 프로덕트
2026-02-09 · 5개월 전
“에이전트 6명을 고용했습니다” — 영업담당자의 B2B CRM 구축기
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"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
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삼성 기술 블로그
2026-02-05 · 5개월 전
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.
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"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
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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.
AI AgentAI/MLSecurityTools
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 […]
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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 […]
AI AgentData AnalysisMLOpsToolsUX/UI
삼성 기술 블로그
2026-01-29 · 5개월 전
업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스
삼성리서치에서 개발 중인 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스인 ‘DeepDive’의 아키텍처와 기술적 고도화 여정을 소개합니다. 긴 문서에서 핵심만 빠르게 추출하는 방법부터 멀티 에이전트 협업으로 다중 문서를 분석하는 방식까지 업무 효율을 높이는 Agentic AI 기술을 실제로 개발하는 과정에서 마주한 문제와 해결책을 담았습니다.
AI AgentAI/MLArchitectureMLOpsRAG
나만의 완벽한 AI 비서 만들기: Claude 활용 가이드 - Part 2
Claude Code로 슬랙·VS Code·Jupyter를 하나의 서버 워크스페이스로 통합해, 맥락이 끊기지 않는 ‘나만의 AI 비서(에이전트)’를 설계·구현하는 실전 가이드.
AI AgentAI/MLDevOpsTools
나만의 완벽한 AI 비서 만들기: Claude 활용 가이드 - Part 1
Claude Code로 슬랙·VS Code·Jupyter를 하나의 서버 워크스페이스로 통합해, 맥락이 끊기지 않는 ‘나만의 AI 비서(에이전트)’를 설계·구현하는 실전 가이드.
AI AgentAI/MLDevOps
4개 파트가 하나의 AI 시스템을 공유하기
인프라팀이 AI 에이전트를 길들인 이야기를 소개합니다.
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Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
1. 서론: Physical AI – 디지털 지능과 물리적 행동의 융합 1.1 배경 최근에는 LLM과 멀티모달 모델이 발전하면서 단순 자동화를 넘어 스스로 계획하고 판단하고 실세계에 직접 작용하는 Agentic AI와 디지털 세계를 넘어 물리적 세계와 상호작용하는 Physical AI의 필요성이 높아지고 있습니다. 지금까지 우리가 경험한 AI 시스템은 대부분 디지털 환경 내에서만 작동했습니다. 챗봇과 대화하고, 이미지를 생성하고, 문서를 요약하
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클라우드메이트
2026-01-14 · 6개월 전
AI와 함께하는 Kafka 클러스터 관리: Amazon MSK용 MCP 서버 출시
MCP 서버
AI AgentAWSDevOpsInfraKafka
AI in Finance, ICAIF 2025로 보는 금융 AI 연구 동향
세계 최고 권위의 금융 AI 학회, ICAIF 2025에 카카오뱅크 기술연구소가 다녀왔습니다. 저희의 연구가 상위 15% 논문만 선정되는 Oral 세션에서 발표하는 성과를 안고 돌아왔습니다. 이 글에서는 카카오뱅크의 연구 내용을 소개하고, 현장에서 직접 확인한 강화학습과 에이전트 시스템, 차세대 투자 전략, 그리고 AI의 신뢰성 등 금융 AI 분야의 가장 뜨거운 세 가지 최신 연구 동향을 깊이 있게 공유합니다.
AI AgentAI/MLData AnalysisNLPSecurity
[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
AI AgentAI/MLAWS
개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
AI 에이전트 시대, 업무 생산성 향상의 핵심! 개발자의 입장에서 알아두면 유용한 MCP 서버를 소개합니다.
AI AgentBackendDevOps
OMS에서 Claude AI를 활용하여 변화된 업무 방식
PM 1명과 엔지니어 3명이 12개 MSA를 운영하는 OMS팀이 Claude AI를 도입하여 16명 규모의 조직처럼 일하게 된 과정을 소개합니다.
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