AWS 기술 블로그

Category: Strands Agents

프로덕션 Multi-Agent 시스템이 해결해야 할 5가지 문제 – Deep Insight 아키텍처로 배우는 실전 설계

AI Agent를 만드는 것 자체는 이제 어렵지 않습니다. 오픈소스 프레임워크와 클라우드 서비스 덕분에 에이전트 구축 자체는 수일 내에 가능해졌고, 툴 호출 몇 개, 프롬프트 몇 줄이면 그럴듯한 에이전트를 만들 수 있습니다. 그러나 파일럿을 넘어 실제 비즈니스에 적용하려는 순간, 많은 팀들이 비슷한 벽에 부딪힙니다. Agent를 프로덕션에 적용하려다가 막힌 분들이라면 다음 고민들에 공감하실 것입니다. “왜 에이전트가 우리 비즈니스 […]

클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현

소개 지난 1부에서는 VoD 환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축을, 2부에서는 AWS 미디어 서비스를 활용한 준실시간 분석 파이프라인을 다루었습니다. 이번 3부에서는 한 단계 더 나아가, AI 에이전트가 스스로 판단하고 도구를 선택하여 영상을 분석하는 에이전틱(Agentic) 비디오 엔진을 구축하는 방법을 소개합니다. 기존 1부와 2부의 파이프라인은 미리 정해진 순서대로 영상을 임베딩하고 검색하는 고정된 워크플로 방식이었습니다. 하지만 실제 영상 분석 […]

Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps, Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개 하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 (현재) Part 2: 삼성계정 서비스의 GenAI Observability – 장애를 […]

Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 Part 2: Agentic AIOps – Multi-Agent 시스템으로 Root Cause Analysis […]

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 […]

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 방법으로는 상상도 못할 […]

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 […]

Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우

이 글은 아래 블로그 원문을 번역하고 일부 내용을 수정하였습니다 Introducing Strands Agent SOPs – Natural Language Workflows for AI Agents, https://aws.amazon.com/blogs/opensource/introducing-strands-agent-sops-natural-language-workflows-for-ai-agents/ 현대의 AI는 코드를 작성하고, 교향곡을 작곡하며, 복잡한 추론 문제를 해결할 수 있습니다. 그렇다면 왜 여전히 AI가 우리가 원하는 것을 안정적으로 수행하도록 하는 것이 어려울까요? 복잡한 작업을 일관되게 수행하는 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 […]

VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정

VMS Solutions (브이엠에스 솔루션스)는 반도체와 디스플레이 제조 공정의 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 기업으로, 2024년 가트너 아시아태평양 Supply Chain Planning 분야 Notable Vendor로 선정되었습니다. 25년 이상 글로벌 제조업체의 공급망 최적화를 지원해온 VMS Solutions는 이제 자사 내부에도 AI 혁신을 적용하고 있습니다. 그 결과물이 바로 인프라 운영과 개발 관련 질의를 자동화하는 AI 에이전트 기반 챗봇 솔루션 ‘AIto’입니다. […]

Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기

AI 에이전트에게 기억이란? ChatGPT가 세상에 나온 지 어느덧 3년이 지났고 이제 생성형 AI는 단순한 신기함을 넘어 우리의 일상과 업무 프로세스 깊숙이 녹아들었습니다. 우리는 AI와 자유롭게 대화하며 마치 사람과 이야기하듯 자연스럽게 질문을 던지고 답변을 받습니다. 하지만 우리가 당연하게 느끼는 이 ‘대화의 연속성‘ 뒤에는 기술적 난제가 숨겨져 있습니다. 바로 생성형 AI 모델의 본질적인 특성, Statelessness입니다. 생성형AI 모델 […]