
그 많던 토큰은 누가 다 먹었을까
에이전트형 도구에서는 프롬프트보다 도구 출력과 대화 기록이 토큰을 더 많이 소모했습니다. 필요한 정보만 사전 필터링하고 작업 범위를 좁히는 방식으로 컨텍스트를 관리해야 했습니다.

에이전트형 도구에서는 프롬프트보다 도구 출력과 대화 기록이 토큰을 더 많이 소모했습니다. 필요한 정보만 사전 필터링하고 작업 범위를 좁히는 방식으로 컨텍스트를 관리해야 했습니다.
왓챠는 ADP를 구축해 비개발 직군도 AI 앱을 직접 만들고 배포할 수 있는 환경을 마련했습니다. 데이터 접근, 보안, 배포 속도 문제를 해결해 사내 생산성을 높였습니다.

하나투어는 Amazon Neptune 기반 GraphRAG와 Bedrock AgentCore로 여행상품 기획 에이전트를 구축했습니다. 수작업 초안 시간을 2~3일에서 2~3분으로 줄이고, 관계 기반 그라운딩으로 환각을 낮췄습니다.

에이전틱 AI를 프로덕션에 올리기 위한 AgentOps와 파운데이션, 게이트웨이 패턴을 소개했습니다. Amazon Bedrock AgentCore로 모델, 도구, 에이전트 접근을 통합하는 방법을 설명했습니다.


Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.
네이버 클라우드 플랫폼 MCP를 클로드 코드에서 사용할 수 있게 베타 출시했습니다. 복잡한 서버 초기 설정을 채팅만으로 처리하려는 사용성 개선 사례입니다.
6월 셋째 주 Google for Developers의 주요 제품별 업데이트를 모아 소개했습니다. AI, Android, Flutter 관련 발표와 최신 소식을 한눈에 확인할 수 있습니다.

Technical Writer의 전문성을 문서 플랫폼 토독으로 확장한 사례를 소개했습니다. 누구나 쉽게 문서를 쓰고 AI로 활용하며, 지식이 자동으로 갱신되는 구조를 만들었습니다.

AI 에이전트가 사용자를 대신해 보호된 API에 접근하는 ID-JAG 실습 핸즈온을 소개했습니다. 실패 사례를 통해 토큰 교환, 정책 평가, 위임 경계를 직접 확인하도록 구성했습니다.


Amazon MWAA와 S3 Vectors, Bedrock AgentCore로 클라우드 정책 수집과 검색을 자동화했습니다. 역할별 Strands Agent와 MCP 도구로 DevOps, SecOps, Compliance, FinOps 분석을 분리했습니다.


LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.

Vibe Coding과 AI 에이전트 활용이 늘어난 흐름 속에서 비개발자의 개발자성을 다시 묻는 글입니다.\nAI 도구와 함께 일하는 방식이 실제 업무에 어떤 변화를 주는지 짚습니다.