

VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.


VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.

Claude Code를 REST API로 감싸 세션 복원, 스트리밍 분리, MCP 도구 연동 구조를 정리했습니다. 기존 AI SDK 도구를 재사용하면서 웹 환경에서 에이전트를 운영하는 방법을 공유했습니다.


Python 2.7 서버의 CI-Test 병목을 줄이기 위해 중복 실행과 불필요한 설치 단계를 제거했습니다. 캐싱과 tmpfs, 슬림 이미지 적용으로 13분이던 시간을 3분까지 단축했습니다.

Figma 플러그인에서 내부 API를 직접 호출할 때 발생하는 CORS와 HTTPS 제약을 해결하기 위해 프록시 서버를 구축했습니다. 기존 인프라를 재사용하고 최소 권한 원칙으로 설계해 안전하게 운영했습니다.

AWS Cloud Native로의 앱 현대화 전략과 3년간의 아키텍처 개선 여정을 정리했습니다. 모놀리식의 운영 문제를 해결하기 위해 컨테이너, 서버리스, MSA, IaC를 단계적으로 적용했습니다.
20년 된 결제 원장을 MySQL 기반 신규 구조로 전환한 사례를 다뤘습니다. 무중단 마이그레이션과 장애 복구 경험을 통해 확장성과 회복 탄력성을 높였습니다.


AWS Transform for .NET과 Amazon Q Developer로 150만 라인 규모의 .NET 레거시를 현대화했습니다. 컨테이너 전환과 배포 자동화로 비용과 시간을 크게 줄였습니다.


Docker 빌드 중 의존성 충돌로 패키지 버전이 바뀌는 문제를 확인하는 방법과 원인을 설명했습니다. 최초 설치 단계에서 버전을 명시해 재설치를 막는 해결책도 제시했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.


Promtail LTS 전환을 계기로 Grafana Alloy의 통합 수집 방식과 Docker 설치 방법을 소개했습니다. 로그와 메트릭을 함께 운영하려는 환경에서 Alloy 전환을 검토해볼 수 있습니다.


Grafana Alloy로 Promtail의 한계를 보완하며 로그와 메트릭을 통합 수집하는 방법을 소개했습니다. Docker 환경 설정과 운영 시 주의점을 함께 정리했습니다.


Omniverse Kit App을 빌드해 OVAS와 WebRTC 스트리밍으로 연동하는 과정을 정리했습니다. Kubernetes 배포, 샘플 클라이언트 테스트, 연결 실패 원인 확인까지 다뤘습니다.