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Managing Amazon Bedrock costs end to end: A playbook for FinOps and platform teams

Sat, 31 Oct 2026 07:42:24 +0900

생성형 AI를 쓰다 보면 비용이 얼마나 나올지 걱정되신 적 있으신가요? AI 모델을 호출하는 횟수가 늘어날수록 비용 관리도 점점 중요해지는데요. 오늘은 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 환경에서 비용을 꼼꼼하게 추적하고 관리하는 방법을 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

전체 글 정리

1단계: 비용의 주인을 명확히 찾기 (비용 귀속)

AI 사용 비용이 정확히 누구에게, 어떤 팀에서 발생했는지 파악하는 것이 첫 번째 단계예요.
아마존 베드록은 호출을 수행한 IAM 주체(사용자나 역할)를 자동으로 기록해서 비용을 나눠주기 때문에 별도의 복잡한 세팅 없이도 확인이 가능하답니다.
여러 사람이 하나의 공용 역할을 쓸 때는 ‘사용자 세션 관리’ 기능을 활용해 개인별로 정확한 책임을 나누는 것이 중요해요.

2단계: 모든 요청을 기록하고 모니터링하기 (관측 가능성)

비용 청구서만으로는 어떤 기능이나 작업 때문에 토큰이 많이 소모됐는지 알기 어려워요.
모델 호출 로그를 클라우드워치(CloudWatch) 등에 남겨 실시간으로 사용량을 모니터링하고, 요청 메타데이터를 함께 기록해 어떤 워크로드에서 비용이 발생하는지 정확히 파악해야 해요.

3단계: 예산 설정과 확실한 차단 (예산 집행)

비용이 예산을 초과하지 않도록 3단계로 나누어 통제할 수 있어요.
간단한 알림 기능부터, 사용량을 초과했을 때 자동으로 접근을 막아주는 시스템, 그리고 게이트웨이를 통해 실시간으로 차단하는 방식까지 상황에 맞게 선택해 보세요.

4단계: 플랫폼 기본값 최적화로 낭비 줄이기

개발자마다 일일이 조심하라고 요청하기보다, 플랫폼 자체의 기본값(모델 라우팅, 캐싱, 토큰 제한 등)을 최적화해 불필요한 낭비를 근본적으로 없애는 것이 효율적이에요.

5단계: 정기적인 검토와 의사결정

수집된 데이터를 바탕으로 팀 간 정기적인 리뷰를 진행해 비용 데이터를 실제 운영 의사결정에 활용하는 운영 루프를 완성해요.

이용 방법 / 활용 방안

소규모 팀이라면: AWS 비용 계산기와 기본 예산 알림 기능을 먼저 적용해서 비용 흐름을 가볍게 모니터링해 보세요.
개발 조직이 크다면: 플랫폼 엔지니어링 팀과 협력하여 공용 게이트웨이나 SDK 래퍼를 통해 메타데이터를 표준화하고, 실시간 예산 초과 차단 시스템을 구축해 예기치 않은 비용 폭탄을 예방하는 것을 추천해요.

비용 관리는 단순히 싼 모델을 찾는 것이 아니라, 우리 팀의 AI 사용 방식을 체계적으로 돌아보는 똑똑한 습관이랍니다. 여러분이라면 이 중에서 어떤 관리 방법을 가장 먼저 시도해 보고 싶으신가요?

Preview web apps live as your coding agent builds them with Amazon Bedrock AgentCore runtime

Sat, 31 Oct 2026 06:40:03 +0900

AI가 내가 원하는 웹사이트를 뚝뚝 만들어준다면 정말 신기하고 편하겠죠? 🤖

그런데 AI가 만든 결과물을 확인하려고 할 때마다 이리저리 코드를 복사하고 배포하는 과정이 반복된다면, 기다리느라 지치기 쉽습니다. 코딩하는 동안 브라우저에서 바로바로 결과가 바뀐다면 얼마나 좋을까요?

오늘은 아마존 베드락(Amazon Bedrock)의 새로운 기능으로, AI가 코딩하는 과정을 실시간으로 지켜보고 웹 화면까지 바로 확인할 수 있는 편리한 방법에 대해 이야기해 드릴게요!

전체 글 정리

1. 실시간으로 웹 앱을 확인하는 ‘세션 엔드포인트’

AI 코딩 에이전트는 대시보드나 제품 페이지 같은 웹 앱을 직접 척척 만들어냅니다.
아마존 베드락 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore) 런타임은 각 에이전트를 독립된 공간에서 실행해 주는데요.
여기에 세션 엔드포인트 기능을 더하면, 내 브라우저에서 AI가 실시간으로 작업 중인 웹 앱 화면을 바로 열어볼 수 있답니다. 코드가 수정될 때마다 새로고침할 필요 없이 화면이 슥슥 바뀌는 걸 볼 수 있죠.

2. 안전하고 똑똑한 연결 방식

세션 엔드포인트를 사용할 때는 보안도 꼼꼼하게 챙겨야겠죠?
개발자가 허용한 특정 포트(예: 웹서버나 상태 확인용 포트)로만 접속할 수 있도록 설정할 수 있습니다.
모든 요청은 철저한 인증 과정을 거치기 때문에 권한이 없는 사람은 접근할 수 없도록 안전하게 보호됩니다.

3. 간단한 설정으로 시작하는 미리보기

복잡한 도커(Docker) 설정 없이, 준비된 샘플 코드와 간단한 배포 스크립트를 통해 에이전트와 웹사이트를 클라우드에 띄울 수 있습니다.
내 컴퓨터의 로컬 주소와 클라우드의 세션 엔드포인트를 살짝 연결해 주면, 왼쪽에선 AI와 대화하고 오른쪽에선 실시간으로 변하는 웹사이트를 구경하는 멋진 작업 환경이 완성됩니다.

이용 방법 / 활용 방안

기획자나 디자이너와의 협업: 개발 지식이 깊지 않아도 아이디어를 실시간으로 시각화하고, AI에게 “여기를 초록색 버튼으로 바꿔줘"라고 요청한 뒤 바로 결과를 눈으로 확인할 수 있습니다.
프로토타입 빠르게 검증하기: 새로운 웹 페이지 아이디어가 떠올랐을 때, 배포 과정을 기다릴 필요 없이 즉시 결과물을 테스트하고 수정하는 용도로 활용해 보세요. 작업 속도가 훨씬 빨라진답니다.

결과물이 나올 때까지 기다릴 필요 없이, AI와 대화하며 실시간으로 웹사이트가 만들어지는 과정을 지켜보는 것만으로도 작업이 훨씬 즐거워질 것 같아요. 여러분이라면 이 신기한 기능을 어떤 아이디어를 실현하는 데 써보고 싶으신가요?

How Worldwide Express automated freight exceptions with Amazon Bedrock

Sat, 31 Oct 2026 02:32:20 +0900

물류나 배송 관련 업무를 처리하다 보면 복잡한 서류나 청구서 문제로 골치 아픈 적 있으시죠? 오늘은 거대 물류 기업이 AI를 활용해 복잡한 청구 오류 문제를 깔끔하게 해결한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

전체 글 정리

1. 골칫거리였던 청구 예외 처리

월드와이드 익스프레스는 수많은 고객과 운송사를 보유한 거대 물류 기업이에요.
하지만 청구서와 실제 주문 내용이 맞지 않아 묶여버린 미해결 예외 건수가 매달 엄청났죠.
이를 해결하기 위해 사람이 직접 전화하고 일일이 확인해야 해서 시간과 비용 낭비가 컸어요.

2. AI 에이전트의 등장과 해결 과정

회사는 AWS와 협력해 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업하는 시스템을 만들었어요.
이 AI는 운송사마다 다른 복잡한 규정과 계약 조건을 스스로 확인하고 판단할 수 있어요.
시스템 도입 초기에는 사람이 직접 AI의 제안을 검토하며 승인했고, 정확도가 높아지면서 효율성이 크게 올랐답니다.

3. 놀라운 개선 효과와 성과

시스템 도입 후 6개월 만에 활성 예외 건수가 75퍼센트나 줄어들었어요.
현금 회전 속도가 4주나 빨라졌고, 연간 비용 절감과 함께 막혀 있던 현금 흐름도 시원하게 뚫렸답니다.
반복적인 업무가 줄어들면서 직원들은 더 복잡하고 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복적이고 규칙이 까다로운 서류 검토 업무가 있다면, AI 에이전트 방식을 참고해 볼 수 있어요.
처음부터 모든 것을 바꾸기보다는, 가장 단순하고 반복적인 예외 처리 유형부터 하나씩 자동화해 보는 것이 안전해요.
AI가 내린 판단을 사람이 최종 검토하는 안전장치를 두면 현업에서도 안심하고 도입할 수 있답니다.

여러분이라면 복잡한 서류 검토나 오류 확인이 필요한 업무에 이 AI 기능을 어떻게 활용해 보고 싶으신가요?

Configure the ChatGPT desktop app with Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)

Sat, 31 Oct 2026 02:27:45 +0900

보안이 아주 중요한 공공기관이나 기업에서 ChatGPT를 업무에 쓰고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 오늘은 🔒 ChatGPT 데스크톱 앱과 코딩 에이전트인 Codex를 아마존 베드락(Amazon Bedrock) 및 AWS GovCloud(US) 환경에서 안전하게 연동하는 방법을 소개해 드릴게요.

보안 규정이 까다로운 환경에서도 최신 AI 모델을 마음껏 활용할 수 있는 길이 열렸답니다. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

전체 글 정리

아마존 베드락과 AWS GovCloud 연동의 핵심

이번 연동을 통해 보안 아키텍처가 까다로운 조직에서도 AWS GovCloud 환경 내에서 OpenAI의 고성능 모델과 코딩 에이전트인 Codex를 사용할 수 있게 되었어요.
모델 요청은 아마존 베드락의 지정된 엔드포인트를 거치며, 기존의 AWS 보안 및 네트워크 제어 기능을 그대로 활용해 접근을 관리할 수 있습니다.
데이터 보안을 위해 선택한 AWS 리전 내에서 처리가 이루어지며, 토큰 사용량에 따라 비용을 지불하는 합리적인 구조로 제공돼요.

보안과 데이터 프라이버시 유지

AWS와 모델 제공업체에 데이터가 저장되지 않는 무데이터보존(ZDR) 기능이 지원되어 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있어요.
관리자 권한의 규칙 파일을 통해 사용자가 임의로 변경할 수 없는 보안 한계를 설정할 수 있어 엄격한 데이터 거버넌스 요건을 충족합니다.
인증 방식은 베드락 API 키나 표준 AWS SDK 자격 증명 체인(SSO 포함)을 지원하며, 설정 파일에 비밀 키를 직접 노출하지 않도록 주의해야 해요.

설정 및 검증 방법

앱을 설치하기 전에 필요한 설정 파일인 requirements.toml과 config.toml을 올바른 위치에 미리 준비해야 합니다.
앱을 처음 실행하기 전에 설정 파일이 올바르게 적용되었는지 확인하고, 모델 제공업체가 아마존 베드락으로 올바르게 지정되었는지 점검해야 해요.
만약 설정에 문제가 생기면 즉시 배포를 중단하고, 장치를 이전 상태로 되돌린 뒤 임대 자격 증명을 폐기하여 보안을 유지해야 합니다.

이용 방법 / 활용 방안

철저한 보안 검토가 필요한 공공기관이나 규제 산업 분야의 보안 팀에서 미리 테스트하고 문서를 작성하는 용도로 활용해 보세요.
개발자라면 Codex와 ChatGPT 데스크톱 앱을 통해 사내 보안 규정을 준수하면서도 AI 기반의 복잡한 소프트웨어 개발 워크플로우를 경험할 수 있답니다.

보안과 편리함 두 마리 토끼를 모두 잡으려는 조직에게 유용한 소식이죠? 여러분이라면 이 기능을 사내 보안 환경에서 어떻게 활용해보고 싶으신가요?

How the UK Amazon Quick User Group grew in 2026

Fri, 30 Oct 2026 05:16:40 +0900

안녕하세요 여러분! 데이터나 IT 관련 소식 들리면 왠지 어렵고 멀게 느껴지셨죠?

오늘은 영국의 아마존 퀵 사용자 모임이 1년 동안 어떤 활동을 해왔는지 가볍고 재미있게 살펴보려고 해요. 전문가들만 모여서 딱딱하게 회의하는 자리가 아니라, 직접 만져보고 실수를 나누며 함께 성장한 이야기랍니다. 궁금하지 않으신가요?

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1. 직접 만들고 배우는 실습 중심의 모임

올해 영국 아마존 퀵 사용자 그룹은 분기별로 총 세 번의 밋업을 열었어요. 슬라이드만 구경하는 자리가 아니라, 참석자들이 직접 노트북을 켜고 실습해 보는 시간으로 채워졌답니다.

Building intent-driven UI testing with Amazon Nova Act

Fri, 30 Oct 2026 03:20:27 +0900

웹사이트나 앱을 만들다 보면 화면이 제대로 작동하는지 확인하는 테스트 과정이 참 번거롭고 손이 많이 가죠? 버튼 위치나 코드가 조금만 바뀌어도 기존 테스트가 쉽게 고장 나곤 하는데요. 오늘은 복잡한 화면 테스트를 자연어 기반으로 똑똑하게 해결한 흥미로운 사례를 들려드릴게요.

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1. 입실론의 새로운 화면 테스트 도전

글로벌 마케팅 기업인 입실론은 수많은 브랜드와 소비자 데이터를 다루는 곳이에요.
기존에도 자동화 테스트를 잘 쓰고 있었지만, 화면이 바뀔 때마다 유지보수하는 부담을 줄이고 싶어 했죠.
그래서 코드를 일일이 수정하는 대신, 사람이 말하듯 자연어로 테스트를 지시하는 방식을 더하기로 했어요.

2. 아마존 노바 액트와 관리형 브라우저의 만남

입실론은 브라우저를 직접 관리하는 번거로움을 없애기 위해 아마존 노바 액트와 아마존 베드락 에이전트코어 브라우저 툴을 도입했어요.
사용자가 “스크롤을 내려서 이 버튼을 눌러줘"라고 자연어로 입력하면, AI가 화면을 이해하고 알아서 행동해요.
덕분에 개발자가 아니더라도 기획자나 품질 관리 담당자가 직접 테스트 과정을 쉽게 읽고 검토할 수 있게 되었답니다.

3. 안정적이고 효율적인 시스템 구조

테스트 작업은 여러 팀이 공용으로 쓰는 플랫폼 안에서 안전하게 실행돼요.
성공한 테스트 기록은 저장해두었다가 다음 번에는 AI가 깊게 생각하는 과정을 건너뛰고 바로 실행할 수 있어요.
이 덕분에 테스트 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 일석이조의 효과를 얻었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

자연어 기반 시나리오 작성: 굳이 복잡한 코드를 몰라도 평소 쓰는 언어로 테스트 단계를 적어보세요. 화면 디자인이 조금 바뀌어도 AI가 유연하게 대처할 수 있어요.
인프라 관리 부담 줄이기: 브라우저 실행 환경이나 세션 관리를 직접 구축하려 하지 말고, 관리형 도구를 활용해 운영 노력을 아껴보세요.
권한 분리와 보안 챙기기: 여러 팀이 함께 쓰는 환경이라면 계정별로 권한을 나누어 안전하게 테스트를 운영하는 방식을 참고해 볼 수 있어요.

여러분이라면 이렇게 사람 말로 척척 알아듣는 AI 테스트 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Build a repeatable PHP-to-Java migration engine with Kiro

Fri, 30 Oct 2026 03:14:17 +0900

안녕하세요! 오랫동안 운영해 온 프로그램의 언어를 바꾸는 일, 상상만 해도 머리가 지끈지끈 아파오시죠? 라라벨(Laravel) 같은 PHP로 만든 오래된 프로그램을 자바(Java)로 옮기는 작업은 숨겨진 비즈니스 규칙과 구조 차이 때문에 그동안 개발자들에게 큰 도전이었어요.

오늘은 AI 개발환경과 재사용 가능한 엔진을 활용해 이 복잡한 과정을 체계적이고 반복 가능한 작업으로 바꾸는 방법을 소개해 드릴게요. 갑자기 어려운 이야기 같아 보이시죠? 걱정 마세요. 아주 쉽게 차근차근 풀어드릴게요!

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1. 키로(Kiro)와 AI 에이전트의 만남

이번 방식의 핵심은 키로라는 AI 통합 개발환경(IDE)을 사용하는 거예요.
개발자와 AI 에이전트가 함께 호흡을 맞추며 여러 단계의 엔지니어링 작업을 처리할 수 있죠.
특히 AWS의 대규모 마이그레이션 서비스와도 연동되어, 똑같은 규칙 파일로 사람이 직접 개입하는 방식과 완전 자동화 방식 모두로 실행할 수 있어요.

2. 무작정 코딩 금지! 정확한 스캐너부터 실행하기

가장 중요한 철칙은 원본 코드를 대충 읽고 짐작해서 자바로 옮기지 않는 거예요.
의존성 설치 없이도 작동하는 가벼운 스캐너 도구를 먼저 실행해서 PHP 코드 속 데이터 구조와 규칙을 완벽하게 읽어내야 해요.
여기서 애매한 부분이 발견되면 AI가 억지로 추측하지 않고 사람이 직접 확인할 수 있도록 목록에 남겨둔답니다.

3. 총 8단계로 이뤄지는 체계적인 마이그레이션

준비 단계(스캐너 실행 및 인벤토리 구축)를 거쳐 총 8단계의 워크숍이 진행돼요.
자바 코드를 쓰기 전에 패리티 하네스(원본과 결과물이 똑같이 작동하는지 검증하는 도구)를 먼저 만들어서 시험에 통과하는지 확인해요.
그후 프로젝트 뼈대를 만들고, 데이터 모델과 화면 입출력 계층, 그리고 비즈니스 로직을 차례대로 변환해 나간답니다.

이용 방법 / 활용 방안

규칙을 파일로 관리하기: 이 방식의 장점은 마이그레이션 노하우가 특정 도구가 아니라 마크다운(Markdown) 같은 공유 파일에 담겨 있다는 점이에요. 규칙을 한 번 다듬어두면 다른 프로젝트를 할 때도 똑같이 재사용할 수 있죠.
수정이 필요할 때는 코드가 아니라 룰을 고치기: 번역된 자바 코드를 직접 일일이 수정하기보다, 변환 규칙이 담긴 룰북(Rulebook)을 수정하고 코드를 다시 생성하는 방식을 사용해요. 이렇게 하면 나중에 비슷한 작업을 할 때 훨씬 효율적이랍니다.
다양한 프레임워크 지원: 라라벨뿐만 아니라 심포니(Symfony)나 코드이그나이터(CodeIgniter) 같은 다양한 PHP 프레임워크에도 확장해서 적용할 수 있어요.

시스템을 완전히 새로운 언어로 재작성하는 일은 늘 큰 모험처럼 느껴지죠. 하지만 AI 도구와 명확한 검증 단계를 거친다면 이제는 예측 가능하고 반복할 수 있는 작업이 될 수 있어요.

Lend and borrow resources across teams with AWS Batch’s quota management for SageMaker Training jobs

Fri, 30 Oct 2026 01:58:57 +0900

안녕하세요 여러분! 회사나 연구실에서 여러 팀이 GPU 같은 비싼 컴퓨팅 자원을 함께 쓰다 보면, “우리 팀은 쓸 일이 없는데 남는 자원이 아깝네?”, 혹은 “급하게 쓸 일이 생겼는데 다른 팀이 다 쓰고 있네?” 하는 고민 한 번쯤 해보셨죠?

오늘은 여러 팀이 모여서 AI 모델 학습을 진행할 때, 복잡한 조율 없이도 자원을 똑똑하게 나누고 빌려 쓸 수 있는 아주 반가운 소식을 가지고 왔답니다!

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1. 자원을 똑똑하게 나누는 할당량 관리 기능

AI 학습을 진행하다 보면 여러 팀이 한정된 그래픽 카드(GPU) 자원을 두고 경쟁하게 되죠. 관리자가 팀이나 프로젝트별로 자원 사용량을 미리 나누어 둘 수 있는 기능이 생겼어요.
이 기능을 통해 남는 자원을 무駄(무다)로 버리지 않고 다른 팀에 자동으로 빌려주거나, 우리 팀에 꼭 필요할 때 우선적으로 가져다 쓸 수 있답니다.

2. 상황에 맞게 고르는 자원 공유 전략

RESERVE (예약): 남는 자원을 남에게 빌려주지 않고 우리 팀이 쓸 수 있게 고스란히 아껴두는 방식이에요. 가장 안정적으로 자원을 확보하고 싶을 때 유용하죠.
LEND (대여): 우리 팀이 쓰지 않고 남는 자원을 다른 팀이 쓸 수 있도록 빌려주는 방식이에요.
LEND_AND_BORROW (대여 및 차용): 평소에 남는 자원은 빌려주고, 우리 팀에 일이 몰릴 때는 다른 곳에서 자원을 빌려와서 쓰는 가장 유연한 방식이랍니다.

3. 알아서 척척! 스마트한 우선순위 조절

자원을 빌려 쓰고 있는데 원래 주인이 자원을 쓰겠다고 나서면 어떻게 될까요? 시스템이 알아서 빌려준 자원을 회수해 가기 때문에 관리자가 일일이 신경 쓸 필요가 없어요.
팀 내부에서도 중요한 작업이 먼저 실행될 수 있도록 우선순위에 따라 진행 중이던 작업을 잠시 멈추고 긴급 작업을 먼저 처리하는 기능도 지원해요.

이용 방법 / 활용 방안

개발자가 아니더라도 이 기능이 왜 대단한지 감이 오시죠? 여러 프로젝트가 동시에 돌아가는 환경에서 인프라 관리자가 매번 팀별로 서버를 쪼개고 조율하느라 쏟던 시간을 획기적으로 줄여준답니다.

How MoEngage turned over 400 APIs into agent tools with AgentCore Gateway

Fri, 30 Oct 2026 01:54:52 +0900

안녕하세요! 사내에 흩어져 있는 수많은 시스템을 AI와 연결하고 싶다면 오늘 이 이야기에 주목해 보세요. 갑자기 복잡한 API 수백 개를 AI가 쓰게 만들어야 한다면 어디서부터 손대야 할지 막막하시죠? 오늘은 글로벌 마케팅 플랫폼인 모엥이지가 이 고민을 어떻게 멋지게 해결했는지 함께 알아볼게요.

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1. 400개의 API를 AI 도구로 바꿔야 하는 숙제

모엥이지는 이메일, 문자, 푸시 알림 등 다양한 마케팅 채널을 1,350개 이상의 브랜드에 제공하는 플랫폼이에요. 이 서비스 뒤쪽에는 25개의 개발팀이 만든 약 400개의 사내 API가 숨어 있죠. AI 에이전트가 제대로 일하려면 이 API들을 쓸 수 있어야 하는데, 400개나 되는 비공개 API를 외부 인터넷에 노출하지 않고 안전하게 연결하는 것이 큰 숙제였답니다.

Building an Agentic AI Platform on Amazon Bedrock AgentCore

Thu, 29 Oct 2026 03:28:26 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 업무에 인공지능 에이전트를 도입해보고 싶어 하는 분들 많으시죠? 막상 에이전트를 실무에 쓰려고 하면 모델 성능보다 보안이나 비용 관리, 권한 설정 같은 주변 환경 때문에 머리가 아파오곤 해요. 오늘은 기업에서 AI 에이전트를 안전하고 체계적으로 관리할 수 있게 도와주는 아마존 베드록 기반의 플랫폼 설계 이야기를 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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1. 왜 에이전트 운영 플랫폼이 필요할까요?

여러 팀이 각자 AI 에이전트를 만들다 보면 보안 기준이 흐트러지고 비용 통제가 어려워져요.
중앙에서 공통 기준을 잡아주면서도, 각 부서가 독립적으로 일할 수 있는 체계적인 환경이 필수랍니다.
이를 해결하기 위해 중앙 플랫폼 팀과 개별 제품 팀(워크스팀)이 역할을 나누는 방식을 활용해요.

2. 안전한 모델과 도구 사용법

통제된 모델 접근: 모든 AI 요청은 승인된 게이트웨이를 거치며, 예산이나 사용량 한도를 두어 과다 사용을 막아요.
안전한 도구 호출: 에이전트는 꼭 필요한 권한 안에서만 승인된 도구에 접근할 수 있도록 철저하게 관리된답니다.
철저한 검증: 에이전트가 실제 운영 환경에 배포되기 전, 보안과 성능 검증 단계를 반드시 거치게 돼요.

3. 효율적인 조직 운영 모델

모든 것을 한 팀이 관리하는 중앙 집중식과 각자 알아서 하는 분산식의 단점을 보완한 연합형 모델을 사용해요.
플랫폼 팀은 공통 템플릿과 보안 기준을 제공하고, 개별 팀은 그 안에서 자유롭게 자신만의 에이전트를 개발하고 운영할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

기업 환경에서 여러 팀이 동시에 AI 에이전트를 개발해야 할 때 이 설계 패턴을 참고해보세요.
개발자가 직접 인프라를 수정하는 대신, 정해진 파이프라인을 통해 안전하게 에이전트를 배포하고 관리할 수 있어요.
비용이나 로그를 중앙에서 한눈에 모니터링할 수 있어 재무 관리나 보안 감사에도 아주 유용하답니다.

여러분이라면 회사 업무에 AI 에이전트를 도입할 때 어떤 부분을 가장 먼저 챙기고 싶으신가요?

Distributed training with Ray Train DLCs and EFA on EKS

Thu, 29 Oct 2026 03:19:54 +0900

안녕하세요! 인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있지만, 막상 여러 대의 컴퓨터를 묶어서 거대한 모델을 학습시키려고 하면 복잡한 설정 때문에 머리가 아파오기 마련이죠.

혹시 “컨테이너 설정부터 네트워크 연결까지 직접 다 해야 하나?” 하고 막막했던 적 있으신가요? 오늘은 AWS 환경에서 복잡한 준비 과정 없이 인공지능 학습을 착착 진행할 수 있는 똑똑한 방법을 소개해 드릴게요.

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머신러닝 학습의 숨은 복병, 환경 설정

보통 여러 대의 컴퓨터를 동원해 파이토치(PyTorch) 같은 인공지능 모델을 학습시키려 할 때 가장 큰 난관은 모델 코드가 아니라 바로 ‘컨테이너 환경 설정’이에요.

Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 3

Thu, 29 Oct 2026 03:12:13 +0900

안녕하세요 여러분! 혹시 여러 팀이 함께 일할 때 테스트 결과가 뒤죽박죽 섞이거나, “이 프로그램은 지금 상태가 괜찮은 걸까?“라는 기본적인 질문에 답하기 어려웠던 적 있으신가요?

소프트웨어 테스트 자동화를 도입하다 보면 테스트를 만드는 것보다 이를 체계적으로 정리하고 권한을 나누는 일이 더 큰 고민거리가 되곤 하죠. 오늘은 이런 고민을 시원하게 해결해 줄 QA 스튜디오의 새로운 기능들을 함께 살펴볼게요!

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애플리케이션으로 테스트 깔끔하게 정리하기

QA 스튜디오는 테스트 대상이 되는 웹사이트나 서비스를 애플리케이션이라는 단위로 묶어서 관리해요.
이제 수많은 테스트 목록을 한눈에 보기 쉽게 나누고, 어떤 서비스가 테스트를 통과했는지 명확하게 파악할 수 있답니다.
테스트 결과는 자동으로 기록되어 성공률, 실패 횟수뿐만 아니라 점수 형태로 전체적인 건강 상태를 보여줘요.

한눈에 들어오는 지표와 실패 원인 분석

대시보드를 통해 최근 7일 또는 30일 동안의 테스트 실행 추이를 그래프로 확인할 수 있어요.
자주 성공과 실패를 반복하는 불안정한 테스트를 따로 모아 보여주기 때문에 문제가 커지기 전에 미리 대처할 수 있죠.
실패한 테스트를 누르면 AI 에이전트가 당시 화면을 어떻게 보고 움직였는지 기록까지 바로 확인할 수 있어 원인 파악이 아주 빨라져요.

팀별 사용자 관리와 안전한 공유 기능

회사의 여러 팀이 안전하게 협업할 수 있도록 팀 기반 권한 관리 기능이 포함되어 있어요.
관리자는 팀원마다 뷰어부터 관리자까지 역할을 부여할 수 있고, 권한은 애플리케이션 단위로 깔끔하게 적용되죠.
다른 팀과 서비스를 공유할 때도 원래 가진 권한 범위를 넘지 못하도록 안전장치가 마련되어 있어 안심하고 협업할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

체계적인 현황 파악: 개발 중인 서비스의 테스트 통과율과 건강 점수를 보며 현재 제품 상태가 출시하기에 안전한지 객관적으로 판단해 보세요.
역할에 맞는 협업: 개발팀, 플랫폼팀 등 여러 조직이 각자의 애플리케이션을 맡아 관리하고, 필요한 경우에만 안전하게 권한을 공유해 업무 효율을 높여보세요.

여러분이라면 이렇게 체계적으로 관리되는 테스트 시스템을 어떤 프로젝트에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

AWS named a Leader in the 2026 Gartner Magic Quadrant for Contact Center as a Service

Wed, 28 Oct 2026 03:03:12 +0900

평소에 기업 고객센터에 전화했을 때, 내가 누구인지 설명했는데 또 다른 부서로 연결되어서 똑같은 이야기를 반복했던 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?

고객센터와의 통화가 조금 더 매끄럽고 편안해졌으면 좋겠다고 생각하셨다면, 오늘 전해드릴 소식이 반가우실 거예요. 글로벌 시장에서 고객센터 시스템의 우수성을 인정받은 반가운 소식이 도착했답니다. 🏆

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4년 연속 인정받은 고객센터 솔루션

아마존 웹서비스의 아마존 커넥트가 2026 가트너 매직 쿼드런트 고객센터 서비스 부문에서 4년 연속 리더로 선정되었어요.
개인화되면서도 효율성과 유연성을 갖춘 고객 경험을 제공하기 위해 오랜 기간 노력해 온 결과랍니다.

고객을 먼저 알아보고 이해하는 방식

고객이 누구이고 어떤 상황인지, 무엇이 필요한지 보여주는 생생한 정보를 바탕으로 소통해요.
고객이 여러 채널을 거치며 똑같은 말을 반복하지 않고, 첫 마디를 나누기 전부터 이미 나를 잘 알고 있는 듯한 경험을 제공합니다.

복잡한 문제 해결과 인공지능의 활용

단순하게 사람과의 연결을 피하는 것이 아니라, 복잡하고 까다로운 문제 해결까지 끝까지 책임지는 방향으로 만들어졌어요.
인공지능이 고객의 필요를 이해하고 직접 행동을 도와주며, 필요할 때는 사람이 직접 개입해 확실하게 마무리할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 코드를 다루는 개발자가 아니더라도, 우리 주변에서 쓰이는 고객 응대 서비스가 어떻게 발전하고 있는지 가늠해 볼 수 있는 좋은 지표예요. 기업의 규모와 상관없이 고객 개개인을 기억하고, 복잡한 문제를 끝까지 해결해 주는 서비스가 앞으로의 기준이 될 텐데요. 우리가 이용하는 다양한 서비스의 고객센터 품질이 앞으로 얼마나 더 자연스럽고 친절해질지 기대해 보셔도 좋겠습니다. 💡

Announcing SOCI-indexed images for faster SageMaker AI jobs

Wed, 28 Oct 2026 02:00:39 +0900

인공지능 모델을 만들거나 실험할 때, 무거운 프로그램 묶음(컨테이너 이미지)을 다운로드하느라 몇 분씩 기다려본 적 있으신가요? ⏳

특히 딥러닝 이미지는 용량이 10GB를 훌쩍 넘는 경우가 많아서, 본격적인 작업이 시작되기도 전에 시간과 비용이 낭비되곤 했죠. 개발자분들의 답답함을 싹 덜어줄 반가운 소식이 도착했어요! 아마존 세이지메이커 AI에 컨테이너 다운로드 시간을 획기적으로 줄여주는 기술이 적용되었답니다.

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1. 척척 알아서 읽어오는 SOCI 인덱싱이란?

**SOCI(Seekable OCI)**는 컨테이너 이미지를 통째로 다운로드하지 않고, 먼저 필요한 파일만 빠르게 가져온 뒤 나머지는 백그라운드에서 실행하며 불러오는 기술이에요.
마치 동영상을 전체 다 다운로드할 때까지 기다리지 않고, 스트리밍으로 바로 재생하는 것과 비슷하죠.
기존 작업 정의나 실행 파일을 전혀 수정할 필요 없이 바로 쓸 수 있어요.

2. 직접 측정해 보니 놀라운 결과가!

1.8GB부터 35.4GB까지 다양한 용량의 이미지로 테스트한 결과, 기존에는 몇 분씩 걸리던 다운로드 시간이 용량과 상관없이 단 3초에서 11초로 줄어들었어요.
어떤 인스턴스 크기를 쓰든 상관없이 일정한 속도 향상 효과를 보여주었답니다.
첫 번째 학습 에포크(Epoch)에서 파일을 처음 불러올 때 아주 잠깐의 지연이 있을 수 있지만, 전체적인 작업 완료 시간은 매번 1~6분씩 단축되었어요.

3. 어떻게 시작하면 될까요?

방법 1 (프리인덱싱된 컨테이너 사용): AWS가 미리 인덱싱해 둔 파이토치, 텐서플로우 등의 딥러닝 컨테이너를 선택하고 이미지 태그 뒤에 -soci만 붙여주면 끝이에요.
방법 2 (내 이미지에 직접 인덱스 생성): 커스텀 이미지를 쓰고 있다면, 리눅스 환경에서 SOCI 인덱스를 생성해 아마존 ECR에 함께 저장하면 된답니다. 자동화 도구를 쓰면 코드 수정 없이 배포 파이프라인에 쏙 넣을 수도 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복 작업이 많은 실험에 적용해 보세요: 하이퍼파라미터 튜닝처럼 수많은 작업을 짧게 반복해야 할 때 대기 시간을 크게 줄여줍니다.
용량이 큰 이미지일수록 효과 만점이에요: 4GB 이상의 대용량 딥러닝 이미지를 주로 다룬다면 기다림 없는 쾌적한 작업 환경을 바로 체감하실 수 있을 거예요.
기존 코드를 바꿀 필요가 없어요: 태그 이름만 살짝 바꾸거나 인덱스만 추가하면 되니까, 지금 바로 기존 워크플로우에 부담 없이 적용해 볼 수 있답니다.

작업을 시작할 때마다 수 분씩 걸리던 로딩 시간이 몇 초로 줄어든다면, 하루 동안 진행할 수 있는 실험 횟수가 훨씬 늘어나겠죠? 여러분이라면 이 절약된 시간을 어떤 멋진 실험에 써보고 싶으신가요?

Fix evaluation bias to unlock better models on Amazon Bedrock

Wed, 28 Oct 2026 01:53:02 +0900

안녕하세요 독자님! 혹시 새로운 AI 모델을 도입하려고 성능을 비교해 본 적 있으신가요? 갑자기 기존 모델보다 성능이 떨어진다는 결과가 나오면 당황스럽기 마련이죠.

실제 부동산 앱을 운영하는 한 기업에서도 비슷한 고민을 겪었다고 해요. 오늘은 이들이 어떻게 평가 방법의 문제를 발견하고 더 뛰어난 AI 모델을 합리적인 비용으로 도입할 수 있었는지 살펴볼게요. 🛠️

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1. 96.8%의 함정, 왜 AI 비교가 잘못되었을까?

프롭 파인더라는 부동산 앱 팀은 AI로 하루에 수만 장의 매물 사진을 평가하고 있었어요.
성능을 비교하기 위해 모아둔 정답 데이터의 96.8%가 사실은 전문가가 직접 검증한 게 아니라, 기존에 쓰던 AI 모델의 예측값을 그대로 가져다 쓴 것이었죠.
이러다 보니 기존 모델과 비슷한 결과를 내는 대안만 좋은 점수를 받게 되는 공정하지 못한 상황이 발생했어요.

2. 사람 전문가의 손길로 정답 데이터 새로 만들기

잘못된 답안지를 버리고, 진짜 부동산 전문가들이 직접 새로운 사진 356장을 완전히 새롭게 검증하고 라벨을 붙였어요.
문 열린 공간 뒤로 보이는 방처럼, 사진 하나에 여러 방의 특징이 담긴 경우 기존에는 하나만 골라야 해서 혼란이 컸는데요.
여러 개의 정답을 허용하는 다중 라벨 방식을 도입해 AI가 더 유연하고 정확하게 판단할 수 있도록 바꿨답니다.

3. 프롬프트 다듬기와 비용 절감의 성공

공정한 평가 기준이 생기니 AI 성능을 제대로 끌어올릴 수 있었어요.
시행착오를 거쳐 프롬프트를 차근차근 수정하고 최적화한 결과, 새로운 오픈소스 모델로 교체하면서 정확도는 높이고 비용은 무려 86%나 아낄 수 있게 되었죠.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 기술이나 AI를 도입할 때 무조건 최신 모델부터 찾기보다는, 우리가 지금 쓰고 있는 ‘평가 기준’이 정말 공정한지 먼저 돌아보는 것이 중요해요. 혹시 기존 시스템의 방식을 그대로 정답으로 믿고 있는 것은 아닌지 점검해보세요. 명확하고 공정한 기준을 세우는 것만으로도 비용을 크게 아끼고 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있답니다.

Exowatt beats frontier models on accuracy with SageMaker serverless model customization

Wed, 28 Oct 2026 01:50:55 +0900

안녕하세요! 최신 기술 소식을 쉽고 재미있게 전해드리는 에디터입니다. 😊

혹시 거대한 AI 모델이 항상 작은 모델보다 무조건 더 똑똑할 거라고 생각하고 계셨나요? 오늘은 똑똑한 거대 모델마저 뛰어넘은 작지만 강한 AI 활용 비결을 소개해 드릴게요!

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1. 작지만 똑똑한 AI 모델의 탄생

태양광 에너지 시스템을 만드는 엑소와트는 현장 상황을 실시간으로 파악할 인공지능이 필요했어요.
하지만 기존의 거대 AI 모델은 비용이 많이 들고 속도가 느려 현장에 바로 쓰기 어려웠죠.
이에 아마존 세이지메이커 AI를 활용해 몸집은 작지만 특정 업무에 찰떡같이 맞춘 모델을 직접 만들어냈답니다.

2. 서버리스 기술로 빠르게 실험하기

AI를 맞춤 제작(파인튜닝)하려면 원래는 복잡한 서버 설정을 하고 빈 GPU를 기다려야 해서 시간이 오래 걸려요.
하지만 서버리스 방식을 쓰면 기다림 없이 필요할 때 곧바로 AI 학습 실험을 여러 개 돌릴 수 있답니다.
덕분에 개발 팀은 며칠 만에 원하는 성능의 모델을 뚝딱 만들어낼 수 있었어요.

3. 현장과 클라우드를 모두 잡다

인터넷이 잘 안 터지는 태양광 발전소 현장에서는 인터넷 없이도 CPU만으로 가동되는 가벼운 1.7B 모델을 사용해요.
반대로 클라우드에서는 전력 시장 데이터를 분석하기 위해 조금 더 큰 14B 모델을 활용해 복잡한 시장 상황을 척척 분석해 낸답니다.
결과적으로 거대 모델보다 비용은 수십 배 아끼면서도 정확도는 훨씬 더 뛰어난 결과를 보여줬어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 사례에서 우리가 눈여겨봐야 할 점은 바로 우리 업무에 딱 맞는 맞춤형 AI의 가치예요.

Fleet-wide computer vision lifecycle at the edge with SageMaker SDK v3

Tue, 27 Oct 2026 02:56:58 +0900

안녕하세요, 독자 여러분! 공장이나 현장에 카메라를 설치해서 불량을 잡아내는 시스템을 상상해 보신 적 있으신가요?

카메라 한 대일 때는 모든 게 잘 작동하지만, 수십 개 혹은 수천 개의 카메라로 늘어나면 각기 다른 각도와 조명 때문에 머리가 아파지기 시작해요. “이 많은 카메라마다 모델을 다르게 학습시키고 관리해야 한다면 어떨까요?” 오늘은 아마존 세이지메이커 최신 버전을 이용해 이 복잡한 과정을 똑똑하게 자동화하는 방법을 가볍게 살펴보려고 해요.

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1. 카메라별 맞춤형 모델 학습과 철저한 검증

공장의 카메라마다 환경이 다르기 때문에 하나의 모델로는 한계가 있어요. 이 시스템은 각 카메라별로 이상 감지 모델과 결함 분류 모델을 따로 학습시켜요.
학습이 끝나면 그냥 등록하는 게 아니라, 품질 검사 단계(Quality Gate)를 거쳐 성능이 기준을 통과한 모델만 살아남는답니다.
불량품 데이터가 정상품보다 훨씬 적은 현실을 고려해, 편향되지 않은 정확도를 꼼꼼하게 따져서 검증해요.

2. 대규모 기기를 위한 스마트한 조율과 최적화

수많은 카메라에서 동시에 재학습 요청이 오면 서버가 버틸 수 없겠죠? 대기열(Queue)과 제어 장치를 통해 한 번에 처리하는 양을 조절해요.
검증을 통과한 모델은 세이지메이커 네오(Neo)를 통해 실제 사용할 기기(라즈베리파이나 젯슨 등)에 딱 맞춰 최적화돼요.
기기에서 바로 실행될 수 있는 최적화된 파일 형태로 변환되기 때문에, 나중에 현장에 배포하기도 훨씬 수월해져요.

3. 세이지메이커 SDK v3의 새로운 변화

최신 SDK v3는 기능별로 패키지가 깔끔하게 나누어져 있어서 개발할 때 훨씬 정돈된 느낌을 줘요.
파이프라인을 만들 때 권한이나 역할(Role) 설정 과정에서 몇 가지 주의할 점이 있지만, 가이드에 맞춰 두 단계로 배포하면 큰 무리 없이 설정할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

제조 현장의 품질 관리 자동화: 수많은 CCTV나 검사 카메라가 있는 제조 현장에서 불량품 검출 모델을 일일이 수동으로 업데이트하기 어려울 때 이 자동화 패턴을 참고할 수 있어요.
엣지 디바이스 배포 시 참고: 라즈베리파이 같은 소형 기기에서도 모델이 잘 돌아가도록 미리 최적화하고 검증하는 단계를 실무에 응용해 볼 수 있죠.

결국 이 시스템은 수천 개의 AI 모델을 사람이 일일이 손대지 않고도 알아서 학습시키고 검증해 주는 든든한 비서 같은 역할을 해요. 여러분이라면 이렇게 자동화된 AI 관리 시스템을 어떤 현장에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Groundhog Day for AI agents: Prompt caching patterns for using OpenAI models on Amazon Bedrock

Tue, 27 Oct 2026 02:27:20 +0900

AI 에이전트와 대화하다 보면 매번 똑같은 지시사항과 이전 대화 내용을 처음부터 다시 읽느라 비용도 많이 들고 시간도 걸린다는 생각 해보셨나요?

오늘 소개해 드릴 아마존 베드락의 프롬프트 캐싱 기능을 활용하면 이 문제를 아주 깔끔하게 해결할 수 있답니다. AI가 이전 기억을 효율적으로 재사용할 수 있게 만드는 비법, 함께 알아볼까요?

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프롬프트 캐싱이란 무엇인가요?

AI 에이전트는 대화가 진행될수록 이전 도구 정의나 지시사항까지 매번 처음부터 다시 읽어들이는 반복 작업을 해요.
프롬프트 캐싱은 이렇게 반복되는 입력 내용을 저장해 두었다가 다음 요청 때 재사용하는 기능이에요.
전체를 새로 계산하는 대신 저장된 상태를 불러오기 때문에 입력 비용을 크게 줄일 수 있죠.

암시적 캐싱과 명시적 캐싱의 만남

암시적 캐싱은 대화가 길어질 때 아마존 베드락이 알아서 재사용할 지점을 선택해 주는 방식이에요.
명시적 캐싱은 개발자가 직접 저장 지점을 지정해서 여러 세션이나 보조 에이전트에서 공통으로 재사용할 수 있게 만들어요.
이 두 가지 방식을 함께 사용하면 기본 시작점은 공유하면서 늘어나는 대화는 유연하게 관리할 수 있답니다.

도구 추가와 하위 에이전트 활용하기

도구 목록이나 지시사항은 항상 일정한 순서로 유지해야 캐시가 깨지지 않고 재사용될 수 있어요.
중간에 새로운 도구가 추가되더라도 설정에 맞춰 기존 캐시와 함께 자연스럽게 이어서 쓸 수 있죠.
메인 에이전트가 미리 캐시를 데워두면, 여러 보조 에이전트들이 그 내용을 그대로 이어받아 효율적으로 일할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

비용 절감과 속도 개선 노리기: 대화가 길어지는 코딩 세션이나 반복 작업에서 캐싱을 적용해 토큰 비용을 대폭 낮춰보세요.
공통 시작점 공유하기: 여러 사용자의 세션이나 다양한 보조 에이전트를 실행할 때, 기본 지시사항과 도구 목록을 공유하도록 설정해 효율을 극대화해 보세요.
일정한 데이터 유지하기: 캐시는 정확히 똑같은 텍스트를 읽을 때만 작동하므로, 날짜나 사용자 이름처럼 자주 바뀌는 정보는 캐시 범위 뒤에 배치하는 것이 요령이에요.

여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 에이전트를 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Build agentic retrieval on a Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with CDK

Tue, 27 Oct 2026 02:15:14 +0900

안개 낀 길을 운전할 때, 앞이 잘 보이지 않으면 불안하고 답답하죠? IT 기술을 접할 때도 비슷한 느낌을 받으실 때가 많을 거예요.

갑자기 복잡한 인공지능 전문 용어가 쏟아지면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 우리가 흔히 쓰는 인공지능 검색 방식을 한 단계 더 업그레이드해서, 스스로 생각하고 필요한 정보를 찾아내는 똑똑한 시스템을 아주 쉽게 만드는 방법을 이야기해 보려고 해요. 어렵지 않으니 편하게 따라오세요!

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1. 기존 검색 방식의 아쉬운 점

우리가 흔히 쓰는 방식은 질문을 던지면 딱 한 번 문서를 찾아 모델에게 전달하는 방식이에요.
질문의 답이 여러 문서에 흩어져 있거나, 상황에 따라 다른 곳을 봐야 할 때는 엉뚱하거나 반쪽짜리 답변이 나오기 쉽답니다.

2. 스스로 생각하는 에이전트 검색의 등장

이번에 소개하는 시스템은 똑똑한 추론 에이전트를 도입해 이 문제를 해결해요.
에이전트가 직접 질문을 분석하고, 어떤 지식 창고를 참고해야 할지 판단하며, 필요하다면 여러 번 반복해서 정확한 정보를 찾아낸 뒤 답변을 완성한답니다.

3. 복잡한 설정은 줄이고 관리는 편하게

아마존 베드락의 관리형 지식 기반을 활용하면 문서 저장소나 복잡한 색인 작업을 직접 관리할 필요가 없어요.
파이썬 기반의 AWS CDK 도구를 사용하면 여러 개의 클라우드 구성 요소와 연결 관계를 명령어 한 번으로 깔끔하게 배포할 수 있답니다.

4. 꼼꼼한 모니터링과 평가 기능

스스로 판단하고 움직이는 시스템일수록 실제로 잘 작동하는지 눈으로 확인하는 것이 중요하겠죠?
이 시스템은 에이전트가 어떤 경로로 답변을 찾았는지, 속도는 어땠는지 한눈에 볼 수 있는 대시보드와 평가 기능을 기본으로 함께 제공해요.

이용 방법 / 활용 방안

나만의 데이터로 맞춤형 정보 창고 만들기: 제공된 예시 데이터 대신 내 업무 파일이나 자주 보는 문서를 업로드해 두면, 에이전트가 척척 찾아내 답변해 주는 사내 도우미로 활용할 수 있어요.
복잡한 분야별로 똑똑하게 분류하기: 금융이나 날씨처럼 성격이 다른 정보들을 각각 분리된 지식 기반으로 등록해 두면, 에이전트가 질문에 맞춰 알맞은 도구를 정확하게 골라 쓰는 똑똑한 모습을 확인할 수 있답니다.

오늘 살펴본 에이전트 검색 시스템처럼, 여러분이라면 이 똑똑한 기능을 일상이나 업무 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide

Sat, 24 Oct 2026 02:48:54 +0900

안녕하세요, 여러분! AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 여러 단계를 거쳐 문제를 해결해야 하는 똑똑한 AI 에이전트를 키워내는 흥미로운 기술 소식을 준비했어요. 복잡한 코딩 없이도 AI의 실력을 쑥쑥 키워주는 마법 같은 방법, 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 여러 단계를 거치는 작업에 필요한 강화학습

기존의 AI 학습은 하나의 질문에 좋은 답을 내는 데 집중했어요.
하지만 고객 지원이나 보고서 작성처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 작업은 전체 과정이 성공했는지가 훨씬 중요하죠.
세이지메이커 AI의 다중 턴 강화학습(MTRL)은 바로 이런 복잡한 과정을 여러 번 거치며 학습하는 똑똑한 방식이랍니다.

2. 게임으로 배우는 AI 학습 과정

이번 가이드에서는 단어 맞추기 게임(Wordle)을 예시로 들어 설명하고 있어요.
AI가 여러 번의 추측을 통해 정답을 찾아가고, 마지막 결과에 따라 점수를 매기는 방식으로 훈련을 진행해요.
정답을 직접 알려주는 것이 아니라, 결과에 대한 점수만 부여해도 AI가 스스로 학습할 수 있어요.

3. 서버리스 환경으로 간편하게 관리하기

사용자가 직접 복잡한 서버를 구축할 필요 없이, 기본 모델만 선택하면 서비스가 학습 인프라를 알아서 관리해 줘요.
훈련 과정에서 사용된 토큰 수나 비용, 에이전트의 작동 상태까지 꼼꼼하게 모니터링할 수 있답니다.
학습이 끝난 후에는 평가 작업을 통해 AI가 실제로 얼마나 실력이 늘었는지 눈으로 직접 확인할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사만의 업무 자동화에 활용하기: 공개된 범용 모델이 잘 모르는 내부 업무나 특화된 다단계 워크플로우에 이 방식을 적용해 보세요. 비용은 줄이고 성능은 훌륭한 맞춤형 AI를 만들 수 있어요.
실습용 샘플 코드 참고하기: 제공되는 예제 리포지토리를 활용해 에이전트를 배포하고 데이터셋을 준비하는 과정을 차근차근 따라 해 볼 수 있답니다.

여러분은 AI가 스스로 게임을 학습하며 똑똑해지는 이런 과정이 신기하지 않으신가요? 기술을 우리 업무에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해 보는 것도 참 재미있을 것 같아요.

Orchestrating SageMaker AI endpoint auto scaling with AWS CDK

Sat, 24 Oct 2026 01:30:10 +0900

AWS에서 인공신경망 모델을 서비스할 때 자동으로 서버 용량을 조절해 주는 기능, 자주 쓰시죠? 그런데 갑자기 이런 설정을 바꾸려고 할 때 배포가 실패하거나 오류가 나서 당황스러웠던 적 없으신가요?

인공지능 엔드포인트를 업데이트할 때 기존 방식대로 하면 시스템이 서로 꼬이면서 에러가 발생하거나, 심한 경우 복구하기 힘든 상태가 되기도 해요. 오늘은 이 문제를 깔끔하게 해결하는 방법을 소개해 드릴게요.

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엔드포인트 업데이트의 숨은 함정

AWS의 배포 도구로 인공지능 엔드포인트의 사양이나 환경 변수를 바꾸려고 하면, 자동 확장 기능과 충돌이 일어납니다.
시스템이 자동 확장 대상을 등록 해제하지 않은 채 업데이트를 시도하기 때문에 배포가 거부되거나 에러가 발생해요.
수동으로 해결하려다 보면 자동 확장 기능이 풀려버리거나 롤백마저 실패해 복구가 어려워질 수 있습니다.

재사용 가능한 CDK 구조로 해결하기

AWS CDK의 커스텀 리소스를 활용해 엔드포인트 업데이트 전후로 자동 확장 대상의 등록 해제와 재등록을 자동으로 조율합니다.
명시적인 순서 지정을 통해 엔드포인트가 완전히 준비된 상태에서만 안전하게 자동 확장이 다시 연결되도록 만들어요.
설정값이 바뀔 때만 작동하는 해시 값을 이용해 수동 개입 없이 한 번에 배포를 완료할 수 있습니다.

백그라운드에서 안전하게 진행되는 과정

비동기 완료 패턴을 사용해 긴 시간 동안 대기해야 하는 작업도 타임아웃 걱정 없이 안정적으로 처리합니다.
스택을 삭제할 때도 자동 확장 대상과 정책이 깔끔하게 정리되어 불필요한 리소스가 남지 않아요.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 프로젝트를 시작할 때: 제공되는 예제 스택을 그대로 가져와서 안전한 자동 확장 환경을 구축해 보세요.
기존 프로젝트에 적용할 때: 관련 디렉토리 구조를 프로젝트에 복사해 넣는 것만으로도 기존 엔드포인트 리소스와 쉽게 결합할 수 있습니다.
설정 파일 관리하기: 엔드포인트 사양과 자동 확장 설정을 하나의 설정 파일에서 함께 관리하면 변경 사항이 생겼을 때 전체 흐름이 자연스럽게 연동됩니다.

오늘 준비한 내용은 여기까지예요. 여러분은 인공지능 배포 자동화를 하면서 어떤 점이 가장 까다로우셨나요?

Visualize points and routes with GeoJSON in Amazon Quick Sight layer maps

Sat, 24 Oct 2026 01:24:55 +0900

안녕하세요! 지도 데이터를 활용해 업무 보고서를 만들거나 매출을 분석할 때, 좀 더 생생하게 위치 정보를 보여주고 싶었던 적 있으신가요?

데이터 분석 도구인 아마존 퀵사이트의 레이어 맵 기능이 한층 더 업그레이드되었다는 반가운 소식이에요. 기존에는 구역을 나누는 면 형태만 다룰 수 있었지만, 이제는 특정 장소를 콕 집어주는 점과 이동 경로를 나타내는 선까지 지도 위에 자유롭게 그려낼 수 있게 되었답니다. 복잡한 지리 정보 시각화, 어떻게 활용할 수 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 점과 선으로 더 다양해진 지도 표현

점(Point) 기능: 매장 위치나 시설처럼 특정 장소를 정확하게 짚어서 보여줄 수 있어요.
선(LineString) 기능: 비행기 이동 경로, 배송 경로, 파이프라인처럼 장소와 장소를 잇는 선을 그릴 수 있죠.
데이터 연결 방식: 지도 모양을 담은 파일과 실제 매출 같은 지표가 담긴 데이터셋을 공통 키값으로 연결해 작동해요.

2. 레이어 맵 점 기능과 기본 점 맵의 차이점

기존 기본 점 맵은 주소를 자동으로 인식하고 데이터 변화에 맞춰 유연하게 움직여요.
새로 추가된 레이어 맵의 점 기능은 좌표를 직접 입력해야 하지만, 지도의 확대·축소를 고정해 항상 일정한 구역을 보여줄 수 있는 장점이 있어요.

3. 화면 제어와 여러 층 겹치기 기술

뷰포트 고정: 사용자가 엉뚱한 지역으로 지도를 확대·축소하지 못하도록 특정 화면 범위를 딱 고정할 수 있어요.
레이어 겹치기: 구역(면), 매장(점), 배송 경로(선) 등 여러 요소를 겹쳐서 하나의 입체적인 지도로 만들 수 있답니다.

4. 지도 모양(지오존 파일) 업데이트 방법

데이터는 자동으로 최신화되지만, 새로운 매장이나 경로처럼 지도 모양 자체가 바뀔 때는 파일 교체가 필요해요.
콘솔에서 직접 파일을 새로 업로드하거나, 자동화 도구를 연동해 필요할 때마다 간편하게 업데이트할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업데이트된 기능은 개발자가 아니더라도 우리 주변의 다양한 업무에 아주 유용하게 쓸 수 있어요.

How Bayer Crop Science built an agentic decision engine on Amazon Bedrock AgentCore with AWS Unified Operations

Sat, 24 Oct 2026 01:21:36 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 🌾 혹시 방대한 양의 데이터를 다루며 원인을 찾느라 골머리를 앓아본 적 있으신가요? 오늘은 농업 과학 분야에서 복잡한 데이터 분석 과정을 획기적으로 바꾼 흥미로운 기술 이야기를 들려드릴게요. 복잡한 시스템 앞에서도 당황하지 않도록 아주 쉽게 풀어드릴 테니 편하게 따라오세요!

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1. 복잡한 데이터 분석을 쉽게 바꾸기

바이엘 크롭사이언스는 방대한 농업 데이터를 다루기 위해 머신러닝 워크플로우 관리 시스템인 CDE를 운영해 왔어요.
하지만 시스템이 커질수록 결과가 왜 이렇게 나왔는지, 왜 실패했는지 그 이유를 찾는 일이 오히려 더 큰 숙제가 되었답니다.
이 문제를 해결하기 위해 누구나 일상 언어로 질문하면 답을 찾아주는 AI 에이전트 기반의 시스템인 ADE를 개발하게 되었어요.

2. 똑똑한 비서들의 협업 구조

ADE는 여러 전문 AI 에이전트들이 힘을 합쳐 움직이는 구조로 만들어졌어요.
예를 들어 사용자가 “어제 왜 작업이 실패했지?“라고 물어보면, 총괄 관리 역할을 하는 슈퍼바이저 에이전트가 질문의 의도를 파악해 알맞은 전문가 에이전트에게 일을 맡겨요.
문제 해결을 담당하는 에이전트가 로그와 상태를 직접 확인하고 진단 결과를 전달해주기 때문에, 사용자가 직접 복잡한 시스템을 뒤질 필요가 없어진답니다.

3. 안정적인 운영과 비용 관리의 비밀

이 시스템은 아마존 베드락의 에이전트 기능을 활용해 안전하고 독립된 환경에서 실행돼요.
도구와 권한을 깔끔하게 나누어 보안을 지키고, 비용이 어디서 얼마나 쓰이는지 꼼꼼하게 추적할 수 있도록 설계되었어요.
그 결과, 단순한 오류 진단에 1시간 넘게 걸리던 작업이 이제는 10분 아래로 뚝딱 해결되게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

직접 개발자가 아니더라도 이 사례에서 배울 수 있는 실용적인 포인트가 있어요. 복잡한 시스템이나 수많은 문서 속에서 정답을 찾아야 하는 업무가 있다면, AI를 하나의 거대한 덩어리가 아니라 역할별 전문가들로 나누어 협업하게 만드는 방식을 고민해보세요. 질문을 던지면 알아서 알맞은 도구를 찾아 척척 답을 내놓는 방식을 도입하면, 일상적인 업무 시간과 수고를 엄청나게 줄일 수 있답니다.

Amazon Polly delivers a major upgrade to its Generative engine

Fri, 23 Oct 2026 03:06:35 +0900

텍스트를 자연스러운 사람 목소리로 바꿔주는 기술, 다들 한 번쯤 접해보셨죠? 최근 아마존 폴리의 생성형 엔진에 큰 업그레이드가 있었다고 해요.

갑자기 이런 소식 들리면 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 걱정 마세요. 오늘 바뀐 점들을 아주 쉽게 정리해 드릴게요. 🎙️

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1. 더 자연스럽고 풍부해진 목소리

이번 업그레이드로 음성이 훨씬 더 자연스럽고 정확해졌어요.
9개 지역에서 14개의 새로운 목소리가 추가되었는데요. 핀란드어와 힌디어 생성형 목소리도 이번에 처음으로 정식 지원되기 시작했답니다.
기존 생성형 목소리를 쓰던 분들이라면 따로 코드를 수정할 필요 없이 자동으로 업그레이드가 적용돼요.

2. 비용 부담 없는 그대로의 가격

목소리 품질은 훨씬 좋아졌지만, 가격은 기존과 똑같이 이용할 수 있어요.
사용한 만큼만 내는 요금제 그대로 유지되며, 비용 인상이나 새로운 복잡한 요금 체계가 추가되지 않았답니다.
정적 프롬프트를 미리 저장해두고 재생하는 기능도 추가 비용 없이 그대로 쓸 수 있어요.

3. 실시간 소통과 다양한 활용성

실시간으로 텍스트를 보내고 음성을 받아볼 수 있는 스트리밍 기능이 있어서 실시간 대화형 서비스에 아주 적합해요.
고객센터 안내, 인공지능 대화 에이전트, 미디어 더빙, 온라인 강의, 화면 읽기 같은 접근성 서비스 등 다양한 분야에서 활용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업그레이드된 기능은 개발자가 아니더라도 다양한 방식으로 우리 삶에 적용될 수 있어요.

Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart

Fri, 16 Oct 2026 02:43:35 +0900

개발하면서 코드가 길어지거나 복잡해져서 머리가 아팠던 적, 다들 한 번쯤 있으시죠? 🤖

메타(Meta)에서 개발한 코딩 특화 인공지능 모델인 ‘뮤즈 스파크 오픈(Muse Spark Open)‘이 아마존의 머신러닝 허브에 새롭게 등장했다고 해요. 과연 어떤 특징을 가진 친구인지 함께 알아볼까요?

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1. 코딩과 복잡한 작업에 특화된 AI 모델

실제 개발 환경 학습: 여러 파일을 동시에 수정하거나 긴 디버깅 세션 등 개발자들이 실제로 일하는 방식을 바탕으로 훈련되었어요.
방대한 기억력 (100만 토큰): 무려 100만 개의 토큰을 한 번에 처리할 수 있어서, 프로젝트 전체 코드와 관련 문서, 수천 개의 파일을 한 번에 읽고 이해할 수 있답니다.
다양한 입력 지원: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 문서, 오디오, 비디오까지 다양한 형태의 자료를 이해하고 추론할 수 있어요.

2. 똑똑하지만 효율적인 구조

전문가 혼합(MoE) 구조: 전체 매개변수는 8,160억 개에 달하지만, 실제로 토큰마다 작동하는 것은 420억 개 정도예요. 커다란 네트워크의 능력을 갖추면서도 속도는 효율적으로 낼 수 있죠.
생각하는 과정(추론) 공유: 단순히 답만 내놓는 게 아니라 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지 추론 과정도 함께 보여주기 때문에 AI가 왜 이런 코드를 짰는지 쉽게 이해할 수 있어요.

3. 아마존 세이미커(SageMaker)를 통한 간편한 배포

두 가지 버전 제공: 일반 BF16 버전과 메모리를 적게 먹는 NVFP4 버전 중에서 선택할 수 있어요. 비용을 아끼고 싶다면 NVFP4 버전을 먼저 시도해 보는 것이 좋답니다.
내 AWS 계정에서 안전하게: 복잡한 서버 관리 없이 몇 번의 클릭이나 파이썬 코드로 내 AWS 계정 안에 안전하게 배포하고 실행할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 코드를 짜는 개발자가 아니더라도, AI 기술이 어떻게 우리 일상에 다가오고 있는지 살펴보는 좋은 기회예요.

ICYMI: What landed for AI builders in September 2026

Sat, 10 Oct 2026 00:38:39 +0900

안녕하세요! 요즘 날마다 새로운 기술이 쏟아져 나오는데, 인공지능(AI) 소식은 정말 눈 깜짝할 사이 바뀌는 것 같죠? 🤖

지난 9월 한 달 동안 AWS와 베드락(Bedrock) 생태계에도 엄청난 변화들이 찾아왔는데요. AI 모델 성능만 좋으면 끝이던 시절을 지나, 이제는 ‘비용은 적게 들면서 안전하게 업무를 맡기는 법’에 집중하고 있다고 해요. 과연 어떤 반가운 소식들이 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 다양한 AI 모델과 안전한 에이전트 구축

오픈AI 모델 활용: 이제 AWS 보안을 유지하면서 오픈AI 모델을 사용할 수 있는 관리형 에이전트가 공개되었어요. 기존 AWS 권한 관리(IAM)를 그대로 쓰면서 감사 기능까지 챙길 수 있답니다.
새로운 모델 라인업: 오픈AI의 Astra, Sol, Luna 모델부터 클로드(Claude) 최신 버전, 그리고 2.8조 개의 매개변수를 자랑하는 Kimi K3와 Grok 시리즈까지 선택의 폭이 훨씬 넓어졌어요.

2. 가볍고 빨라진 에이전트 운영

효율적인 런타임: 에이전트 코어(AgentCore)의 메모리 관리 기능이 좋아져서 서버리스 에이전트가 더 빠르고 저렴하게 실행돼요. 실제로 쓴 만큼만 비용을 내는 구조랍니다.
토큰 비용 절감: 오픈소스 도구인 Strands 하네스를 쓰면 기존과 정확도는 똑같으면서도 토큰은 28%나 아낄 수 있어요. 작은 규모의 의사결정 모델인 Strands Decider 2B도 추가되어 속도가 더 빨라졌습니다.

3. 최신 데이터 연동의 자동화

자동 동기화: 셰어포인트, 원드라이브, 컨플루언스 등의 데이터를 매일, 매주, 매월 알아서 최신 상태로 유지해 주는 기능이 생겼어요.
다양한 연동 지원: 서비스나우, 세일즈포스, 젠데스크 등 업무에 자주 쓰는 도구들이 기본 연결 기능으로 추가되어 복잡한 코드를 따로 짤 필요가 없어졌답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 업데이트는 꼭 개발자가 아니더라도 우리 업무에 어떻게 AI를 더 실속 있게 쓸 수 있을지 방향을 잘 보여주고 있어요.

How Postman runs Agent Mode for 40 million developers on Amazon Bedrock

Sat, 10 Oct 2026 00:35:02 +0900

API 테스트나 문서 작업할 때 정말 유용하게 쓰이는 포스트맨(Postman), 다들 한 번쯤 들어보셨죠?

오랫동안 개발자들의 필수 도구였던 이 포스트맨이 무려 4000만 명의 사용자를 위한 AI 기능인 **‘에이전트 모드(Agent Mode)’**를 도입했다고 해요. 🤖

데모용 AI를 만드는 것과 전 세계 수천만 명이 쓰는 실서비스에 AI를 적용하는 것은 하늘과 땅 차이일 텐데요. 오늘 포스트맨이 아마존 베드락(Amazon Bedrock)을 활용해 이 거대한 기술적 허들을 어떻게 넘었는지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!

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1. 화면 대신 ‘데이터’를 이해하게 만들기

포스트맨은 지난 11년 동안 사람이 마우스로 탭을 열고 사이드바를 누르며 쓰는 인터페이스였어요. 하지만 AI 에이전트는 화면을 보는 게 아니라 데이터를 기반으로 생각해야 하죠. 그래서 팀은 AI가 화면 조작을 흉내 내지 않고, 백그라운드에서 직접 API를 다룰 수 있도록 구조를 바꾸었답니다.

Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments

Fri, 09 Oct 2026 03:33:29 +0900

AI 에이전트가 스스로 일하다가 필요한 서비스를 직접 결제할 수 있다면 믿으시겠어요? 🤖 오늘은 AI가 스스로 소액 결제를 안전하게 처리할 수 있게 해주는 최신 기술 소식을 전해드릴게요!

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1. AI 에이전트의 소액 결제 고민 해결

AI 에이전트가 작업을 수행하려면 모델 추론이나 웹 콘텐츠 접근 등 다양한 서비스를 이용해야 해요. 이때 발생하는 비용은 건당 1센트도 안 되는 아주 적은 금액인 경우가 많죠. 하지만 기존 신용카드 시스템은 이런 초소액 결제에 맞지 않고, 에이전트가 스스로 돈을 쓰게 하려면 결제 프로토콜 구축부터 지출 제한까지 복잡한 문제를 해결해야 했어요. ‘아마존 베드락 에이전트코어 페이먼츠(Amazon Bedrock AgentCore payments)‘는 바로 이 번거로움을 덜어주는 관리형 서비스랍니다.