공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.
![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled.jpg)
Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.
AI Agent가 더 정확하게 동작하도록 통합 Context Provider를 구축한 사례를 공유했습니다. 팀 내 데이터와 서빙 레이어를 자동 수집해 업무 효율화를 높인 경험을 다뤘습니다.
매 세션 초기화되는 AI의 한계를 넘어 자율 성장하는 에이전트 프레임워크 GNOSIS를 소개했습니다. 설계 원칙, 구현 사례, 검증과 안전 보장 논점을 함께 다뤘습니다.
일성아이에스가 비개발 직군 중심의 AI Agent 해커톤을 진행한 현장을 소개했습니다. 가비아 AWS가 MCP 연동과 Amazon Quick 교육, 실습 지원으로 현업의 AI 구현을 도왔습니다.
AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.
AI Agent와 Claude Code를 활용해 백엔드 유닛 테스트 커버리지를 100%로 끌어올린 과정을 소개했습니다.프롬프트 고정, Hook 검증, 작업 분리로 회귀 방지와 유지 구조까지 설계했습니다.
Claude Code와 AI Agent를 활용해 낯선 코드와 복잡한 업무 흐름을 빠르게 이해하는 방법을 소개했습니다. 병렬 작업과 정형화된 분석으로 일정 단축과 품질 향상을 동시에 노렸습니다.
Pulumi 인프라 코드의 Drift를 Claude Code로 안전하게 복구한 사례를 공유했습니다. 운영 리소스를 건드리지 않고 코드와 상태만 동기화하는 규칙 기반 접근을 적용했습니다.
SparkListener와 Spark History MCP, n8n AI Agent를 연결해 Spark 장애 분석을 자동화했습니다.\n실시간 에러 감지와 히스토리 조회로 원인과 해결책을 Slack으로 전달했습니다.
한컴 전사 테크세미나의 기획 배경과 운영 과정을 회고했습니다. 내부 설문을 바탕으로 주제를 정하고 행사 운영을 고도화한 경험을 공유했습니다.
광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.
