이 게시물은 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 AI를 Amazon Bedrock AgentCore와 Strands Agents SDK로 구축한 과정을 소개합니다. 의뢰자가 빈 입력 화면에서 복잡한 요구사항을 직접 구조화하기 어려워 브리핑 품질 저하와 등록 이탈이 발생하는 문제를 해결 목표로 정의합니다. 브리핑 생성은 Draft(초안 생성)–Review(부족 항목 식별 및 추가 입력 유도)–Briefing(통합 최종 생성) 흐름으로 설계하고, 운영 중에는 분석/작성/검수 역할별 멀티에이전트 구조로 개선합니다. 브리핑 분석 Agent는 기존 브리핑 데이터를 Bedrock Knowledge Bases와 RAG로 검색해 업종·카테고리별 필수 항목과 작성 기준을 도출하며, 작성·검수 Agent는 Claude Haiku 4.5를 활용해 초안 생성 및 모호성·누락을 검토합니다. 데이터 품질을 위해 Knowledge Bases의 메타데이터 구조를 CSV 기반으로 개선하고 hierarchical chunking으로 검색 문맥 잘림 문제를 완화합니다. 실서비스 적용 후 등록 이탈률이 18%→11%로 감소하고, 생성된 브리핑이 실제 등록까지 이어진 사례와 긍정적 사용자 반응을 확인합니다.