
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
현대오토에버가 Amazon Bedrock과 LangGraph로 다중 AI 에이전트를 구성해 장애 대응을 자동화했습니다.\n장애 분석부터 보고서 생성까지를 연결해 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 줄였습니다.

현대오토에버가 Amazon Bedrock과 LangGraph로 다중 AI 에이전트를 구성해 장애 대응을 자동화했습니다.\n장애 분석부터 보고서 생성까지를 연결해 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 줄였습니다.
슬로우 쿼리 분석과 PR 반영까지 이어지는 AI 파이프라인을 하네스로 설계한 사례를 다뤘습니다. 반복 작업에 특화된 스페셜리스트형 구조로 품질과 운영 안정성을 높였습니다.


AWS 계정으로 Anthropic의 Claude Platform을 직접 사용할 수 있는 서비스를 소개했습니다. IAM, CloudTrail, Marketplace를 통해 인증·감사·과금을 통합하는 방법을 안내했습니다.

kt cloud가 사내 업무에 AI를 먼저 적용한 3가지 사례를 소개했습니다. RAG와 MCP로 검색, 보안관제, 장애관제 품질을 높인 방식과 성과를 정리했습니다.

캐치테이블은 전사 AI 해커톤을 위해 이틀간 업무를 멈추고 몰입 환경을 마련했습니다. 사전 교육과 실습, 인프라 지원을 통해 AI를 업무 핵심 파트너로 확산하려 했습니다.

대량의 마크다운 문서를 검색하는 RAG 시스템을 ChromaDB와 MCP로 구축했습니다. 에이전트 스킬을 더해 최소한의 지시만으로 문서를 찾도록 개선했습니다.


포스타입 캐릭터톡의 MVP 출시 과정과 팀별 고민을 정리했습니다. 초기 콘텐츠 확보와 데이터 기반 의사결정 구조가 핵심이었습니다.


포스타입이 캐릭터톡 출시를 앞두고 4일간의 TF와 PoC로 사업 가능성을 검증했습니다.\n시스템 프롬프트, 모델 선택, 비용과 품질 점검을 통해 출시 수준의 페르소나 챗을 만들었습니다.


Claude Code Routines로 반복적인 DevOps 작업을 자동화하는 방법을 정리했습니다. PR 리뷰, 의존성 점검, 우선순위 분류에 적합하며 운영 시 한도와 권한 위험도 함께 살펴봤습니다.

에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.


포스타입 비즈니스팀 리드 인터뷰로, 데이터 기반 의사결정과 빠른 실험 문화를 소개했습니다. 유튜브 쇼츠 사례와 함께 실패를 학습 자산으로 삼는 리더십과 채용 기대사항을 전했습니다.

비전공자도 Claude Cowork와 Claude Code로 업무 자동화와 웹사이트 제작을 실습하는 오프라인 워크숍을 소개했습니다. FAQ 봇, 보고서 자동화, 데이터 시각화, 배포까지 실무 흐름을 단계적으로 다룹니다.