이 게시물은 EHRNC가 Amazon Bedrock과 Amazon Q Developer(Kiro)를 활용해 대리 모델 기반의 대화형 대기오염 예측 대시보드 'CMAQ Canvas'를 구축한 사례를 소개합니다.

핵심 내용

• Agentic AI 기반 자연어 제어 대시보드 구현, 사용자가 자연어로 슬라이더 조정 및 예측 실행 가능
• 시스템 구성: Dash UI, FastAPI 기반 Inference Server(대리 모델), Amazon Bedrock Agent의 Tool-Use 연동
• 인프라: Amazon ECS with Fargate, ALB 및 Health Check로 서버리스 컨테이너 운영
• 개발 생산성 향상: Amazon Q Developer 사용으로 개발 기간 약 78% 단축
• 상호작용 특징: 85개+1 슬라이더, N-pass Tool 호출로 복합 요청 처리, ChatDataManager로 상태 동기화