AWS Kiro를 활용한 바이브코딩 협업 및 관리 환경 구축
AWS Kiro와 Notion, Git을 조합해 다수 개발자와 AI Agent가 함께 일하는 협업 환경을 구축한 사례를 소개했습니다. 도메인 lock과 단계별 승인으로 충돌을 막고, PM Agent로 진척과 리스크를 관리했습니다.
#AWS#AI Agent#Notion
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AI Agent 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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Refine 실제 적용 사례(feat. 투표 플랫폼) — (2)
TVING이 Refine과 AI Agent로 투표 플랫폼 운영 백오피스를 빠르게 구축한 사례를 소개했습니다. 명세와 GraphQL을 함께 활용해 정확도를 높이고 화면 제작 속도를 크게 개선했습니다.
#Refine#AI Agent#GraphQL
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TVING의 새로운 백오피스 Refine 구축기 — (1)
TVING이 Refine과 AI Agent를 활용해 백오피스 개발 속도를 높인 과정을 소개했습니다. 모노레포와 GraphQL, 자동화 규칙으로 컨벤션 기반 생산성을 강화했습니다.
#Refine#React#TypeScript
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의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
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.
#LLM#RAG#Amazon Bedrock
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[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작
Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.
#Databricks#LLM#RAG
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![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled.jpg)
사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축
AI Agent가 더 정확하게 동작하도록 통합 Context Provider를 구축한 사례를 공유했습니다. 팀 내 데이터와 서빙 레이어를 자동 수집해 업무 효율화를 높인 경험을 다뤘습니다.
#AI Agent#플랫폼#자동화
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도구에서 동료로 — AI 에이전트 자율 성장 프레임워크
매 세션 초기화되는 AI의 한계를 넘어 자율 성장하는 에이전트 프레임워크 GNOSIS를 소개했습니다. 설계 원칙, 구현 사례, 검증과 안전 보장 논점을 함께 다뤘습니다.
#AI Agent#프레임워크#수학
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비개발 직군이 개발하는 AI Agent! 일성아이에스 전사 해커톤 현장 살펴보기
일성아이에스가 비개발 직군 중심의 AI Agent 해커톤을 진행한 현장을 소개했습니다. 가비아 AWS가 MCP 연동과 Amazon Quick 교육, 실습 지원으로 현업의 AI 구현을 도왔습니다.
#AI Agent#AWS#MCP
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보안 검수, 이제 AWS Security Agent로 자동화 하자!
AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.
#AWS#보안#AI Agent
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AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기
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.
#AI Agent#Claude Code#test
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개발자는 더 이상 코드를 짜는 사람이 아닙니다
Claude Code와 AI Agent를 활용해 낯선 코드와 복잡한 업무 흐름을 빠르게 이해하는 방법을 소개했습니다. 병렬 작업과 정형화된 분석으로 일정 단축과 품질 향상을 동시에 노렸습니다.
#Claude Code#Git Worktree#Electron
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AI로 우리 회사 인프라 코드 완벽 관리하기
Pulumi 인프라 코드의 Drift를 Claude Code로 안전하게 복구한 사례를 공유했습니다. 운영 리소스를 건드리지 않고 코드와 상태만 동기화하는 규칙 기반 접근을 적용했습니다.
#AI Agent#Claude Code#Pulumi
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Spark History MCP + AI Agent로 Spark 분석 자동화하기
SparkListener와 Spark History MCP, n8n AI Agent를 연결해 Spark 장애 분석을 자동화했습니다.\n실시간 에러 감지와 히스토리 조회로 원인과 해결책을 Slack으로 전달했습니다.
#Spark#MCP#AI Agent
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한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기
한컴 전사 테크세미나의 기획 배경과 운영 과정을 회고했습니다. 내부 설문을 바탕으로 주제를 정하고 행사 운영을 고도화한 경험을 공유했습니다.
#AI Agent#지식그래프#RAG
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광고로 유입된 순간, 추천이 시작됩니다.
광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.
#추천#AI Agent#검색
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TMAP과 에이닷이 만나다 : 주행의 동반자 TMAP with A.
TMAP에 에이닷 4.0 기반 음성 AI Agent를 적용해 주행 중 맥락을 이해하는 내비게이션으로 확장했습니다.\n목적지·경유지 설정, 장소 검색, 생활 정보 조회를 멀티턴 대화로 제공하는 구조를 소개했습니다.
#LLM#검색#AI Agent
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Kiro와 함께 Augmented Coding 기반 소프트웨어 개발하기
Kiro를 활용해 Spec-Driven Development와 Augmented Coding을 결합하는 AI 개발 방식을 소개했습니다. 문서화, Steering 파일, TDD를 통해 컨텍스트 소실과 반복 실수를 줄이는 흐름을 설명했습니다.
#AWS#AI Agent#Augmented Coding
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AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG#SQL
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Computer Use Agent(CUA)를 직접 돌려보자! (Feat. AgentQ)
Computer Use Agent의 개념과 활용 배경을 소개하고, AgentQ 논문과 구현을 직접 실행해보는 과정을 정리했습니다. MCTS와 DPO를 결합한 정책 학습 구조와 실습 절차도 함께 설명했습니다.
#LLM#AI Agent#MCTS
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생성형 AI의 게임체인저, ReAct Agent를 알아보자
생성형 AI 에이전트의 핵심인 ReAct 패턴과 LangChain 기반 도구 활용 방식을 정리했습니다.현업 적용을 위해 도메인 지식, 프롬프트, Tool 설계, QA까지 함께 고려해야 했습니다.
#LangChain#LLM#React
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