![[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환
Amazon의 AI 전략을 통해 에이전틱 AI가 고객 경험과 운영을 어떻게 바꾸는지 정리했습니다. 또한 AgentCore와 AI-DLC를 바탕으로 기업 AI 도입 시 고려할 운영·개발 포인트를 소개했습니다.
#AWS#LLM
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필터 1
[AWS Summit Seoul 2026] AI-Ready Data: 에이전틱 AI 시대, 데이터가 답이다
에이전틱 AI의 성패는 모델보다 데이터 준비에 달려 있다고 설명했습니다. 시맨틱 레이어와 지식 그래프로 AI가 비즈니스를 이해하도록 만드는 방법을 정리했습니다.
#AWS#LLM
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LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기
LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.
#LLM#n8n
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“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
자연어로 광고 소재 이미지를 검색하는 PoC의 설계와 실험 결과를 정리했습니다.이미지를 텍스트 설명으로 바꾸고, 쿼리 가중치와 프롬프트 편향을 실측으로 조정했습니다.
#LLM#검색
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Vibe Coding하는 비개발자는 개발자인가(3)
Vibe Coding과 AI 에이전트 활용이 늘어난 흐름 속에서 비개발자의 개발자성을 다시 묻는 글입니다.\nAI 도구와 함께 일하는 방식이 실제 업무에 어떤 변화를 주는지 짚습니다.
#LLM#MCP
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Inner Loop 엔지니어링으로 본 Deep Insight Chatbot – 대화형 분석 챗봇의 4가지 설계 결정
Deep Insight의 Inner Loop 챗봇 설계에서 데이터 보호, 속도, 신뢰성, 비용을 맞추는 4가지 결정을 정리했습니다. DuckDB 샌드박싱과 세션 단위 OLAP 상주, SQL 투명성, prompt cache로 대화형 분석 도구를 구현했습니다.
#AWS#DuckDB
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[현장 스케치] 국방 AX의 미래, 소버린 AI로 완성합니다: 네이버클라우드 국방 AX 발전 전략 세미나
국방 분야에서 AI가 핵심 기술로 떠오르는 배경과 전략 세미나 내용을 소개했습니다. 풀스택 소버린 AI, FDE, 온톨로지 같은 국방 AX 전략 요소를 다뤘습니다.
#LLM#cloud
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AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리
AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.
#RAG#LLM
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#개발자#노트북#컴퓨터
AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리
채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.
#RAG#LLM
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MLXP : Kubernetes LLM Serving 최적화 기술 도입기
Kubernetes 환경에 LLM 서빙 최적화 기술을 도입하며 발생한 충돌과 해결 과정을 공유했습니다. Istio, 스케줄러, Pod 보호 정책과의 실전 문제를 진단한 사례입니다.
#Kubernetes#LLM
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Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
농약 제품 사진을 인식해 정보를 찾는 3단계 AI 검색 시스템을 구축했습니다. Vision LLM 오인식을 오타 보정, OpenSearch Fallback, LLM Reranker로 보완했습니다.
#Amazon Bedrock#OpenSearch Service
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팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.
AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.
#LLM#agent
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팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.
비결정적 AI 태스크를 자동으로 QA하는 에이전트 개발 과정을 소개했습니다. DFS 기반 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가와 개선 루프까지 구현했습니다.
#LLM#API
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[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인
Amazon OpenSearch가 에이전틱 검색과 벡터 스토리지 혁신으로 진화하는 내용을 다뤘습니다. 운영 최적화와 AI 에이전트 연동을 함께 지원하는 플랫폼 방향을 소개했습니다.
#OpenSearch#AWS
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