

Amazon Bedrock과 LangGraph로 Multi Agent 시스템 구현하기
Amazon Bedrock과 LangGraph로 Supervisor 중심의 Multi Agent 여행 도우미를 구현하는 방법을 소개했습니다. 상태 관리, 오케스트레이션, 디버깅과 운영 고려사항까지 함께 설명했습니다.


Amazon Bedrock과 LangGraph로 Supervisor 중심의 Multi Agent 여행 도우미를 구현하는 방법을 소개했습니다. 상태 관리, 오케스트레이션, 디버깅과 운영 고려사항까지 함께 설명했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 명확히 구분해야 한다는 설계 원칙을 정리했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 별도 보안 계층이 필요하다고 설명했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 보안 설계 원칙을 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보완 계층의 필요성을 강조했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 설계해야 하는 이유를 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보안 계층도 함께 고려해야 합니다.

당근 아이덴티티 서비스팀이 4일 해커톤으로 반복 업무를 AI 자동화로 바꾼 사례를 소개했습니다. 지표 정리, 온콜 인수인계, 에러 분석을 슬랙봇과 MCP로 개선했습니다.

디자이너의 반복 업무를 규칙과 시스템으로 바꿔 의존도를 줄인 사례를 소개했습니다. 앞으로 디자이너는 직접 만드는 사람보다 시스템을 설계하는 역할이 중요하다고 보았습니다.

AI 에이전트의 자율 실행이 기존 DevSecOps의 통제를 벗어나는 문제를 설명했습니다. 실행 시점 정책 평가와 감사 로깅을 중심으로 AgentSecOps와 MCP 기반 통제 구조를 제안했습니다.

MCP의 개념과 동작 구조를 설명하고, LINE Messaging API로 브로드캐스트용 MCP 서버를 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 Claude 데스크톱과 연동해 실제 메시지 전송과 외부 MCP 서버 조합 사례까지 보여주었습니다.

MCP의 구조와 활용 가능성을 설명한 뒤, 엔터프라이즈 환경에서의 보안 공백을 짚었습니다. 인증과 암호화, 감사 로깅을 내장한 MCPS가 필요하다고 제안했습니다.

MCP의 구조와 활용 가능성을 설명하면서 엔터프라이즈 환경에서 부족한 보안 요소를 짚었습니다. HTTPS의 사례를 바탕으로 MCPS와 같은 보안 표준의 필요성을 제안했습니다.

MCP의 엔터프라이즈 보안 공백을 짚고, HTTP와 HTTPS의 사례를 바탕으로 MCPS라는 보안 프로토콜을 제안했습니다. 상호 인증, TLS 암호화, 인가, 감사 로깅을 핵심으로 보안 표준화 필요성을 설명했습니다.

업무 로그 메모를 Gemini로 정리해 과제 단위에서는 요약과 문서 초안 작성에 도움을 받았습니다. 다만 방대한 도메인 컨텍스트에서는 환각이 생겨, 검증과 자동화가 필요했습니다.