Managing Amazon Bedrock costs end to end: A playbook for FinOps and platform teams
생성형 AI 사용량이 늘어남에 따라 아마존 베드록 비용을 효율적으로 관리하고 추적하는 5단계 가이드를 소개합니다.
AWS
Preview web apps live as your coding agent builds them with Amazon Bedrock AgentCore runtime
아마존 베드락 에이전트코어 런타임의 세션 엔드포인트를 활용해 AI 코딩 에이전트가 만드는 웹 앱을 실시간으로 미리보기하고 확인하는 방법을 소개합니다.
How Worldwide Express automated freight exceptions with Amazon Bedrock
물류 기업 월드와이드 익스프레스가 AWS 기반 멀티 에이전트 AI를 통해 청구 예외 처리 업무를 자동화하고 현금 흐름을 개선한 사례입니다.
Configure the ChatGPT desktop app with Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)
ChatGPT 데스크톱 앱과 코딩 에이전트를 아마존 베드락과 AWS GovCloud에서 안전하게 연동하는 방법이 공개되었어요.
How the UK Amazon Quick User Group grew in 2026
영국 아마존 퀵 사용자 그룹의 2026년 활동 결산과 오프라인 밋업의 성과를 소개합니다.
Building intent-driven UI testing with Amazon Nova Act
글로벌 기업 입실론이 아마존 노바 액트를 활용해 자연어로 화면 테스트를 자동화한 사례를 소개해요.
Build a repeatable PHP-to-Java migration engine with Kiro
AI 기반 개발환경 키로(Kiro)와 공유 스킬 파일을 활용해 PHP 애플리케이션을 자바로 체계적이고 반복 가능하게 마이그레이션하는 방법입니다.
Lend and borrow resources across teams with AWS Batch’s quota management for SageMaker Training jobs
AWS Batch의 새로운 할당량 관리 기능으로 여러 팀이 AI 학습 자원을 효율적으로 나누고 공유하는 방법을 알아봐요.
How MoEngage turned over 400 APIs into agent tools with AgentCore Gateway
고객 참여 플랫폼 모엥이지가 아마존 베드락 에이전트코어 즈웨이를 통해 400개의 사내 API를 안전한 AI 에이전트 도구로 변환한 사례입니다.
Building an Agentic AI Platform on Amazon Bedrock AgentCore
아마존 베드록을 활용해 기업 환경에서 안전하고 체계적으로 인공지능 에이전트를 운영하는 플랫폼 구축 방법을 알아봅니다.
Distributed training with Ray Train DLCs and EFA on EKS
AWS의 사전 제작 컨테이너와 쿠버네티스를 활용해 여러 대의 컴퓨터에서 인공지능 모델 학습을 쉽고 빠르게 확장하는 방법을 알아봅니다.
Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 3
QA 스튜디오에 애플리케이션 단위 관리와 팀별 권한 제어 기능이 추가되어 대규모 조직에서도 테스트를 체계적으로 관리할 수 있게 되었어요.
AWS named a Leader in the 2026 Gartner Magic Quadrant for Contact Center as a Service
AWS의 아마존 커넥트가 2026 가트너 매직 쿼드런트 CCaaS 부문 리더로 4년 연속 선정되었어요.
Announcing SOCI-indexed images for faster SageMaker AI jobs
아마존 세이지메이커 AI에서 대용량 컨테이너 이미지를 기다림 없이 몇 초 만에 실행할 수 있는 SOCI 인덱싱 기능이 도입되었어요.
Fix evaluation bias to unlock better models on Amazon Bedrock
부동산 플랫폼 프롭 파인더가 AI 평가 기준의 오류를 바로잡고 비용은 낮추면서 정확도를 높인 과정을 알아봐요.
Exowatt beats frontier models on accuracy with SageMaker serverless model customization
엑소와트가 아마존 베드락과 세이지메이커를 활용해 맞춤형 AI 모델을 구축하고 비용은 낮추면서도 정확도를 높인 과정이에요.
Fleet-wide computer vision lifecycle at the edge with SageMaker SDK v3
세이지메이커 SDK v3를 활용해 수천 대의 엣지 기기에서 컴퓨터 비전 모델을 효율적으로 관리하고 자동화하는 파이프라인 구축 방법을 소개합니다.
Groundhog Day for AI agents: Prompt caching patterns for using OpenAI models on Amazon Bedrock
아마존 베드락에서 프롬프트 캐싱을 활용해 AI 에이전트의 비용을 아끼고 속도를 높이는 방법을 소개해요.
Build agentic retrieval on a Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with CDK
아마존 베드락의 관리형 지식 기반과 CDK를 활용해 똑똑하게 문서를 검색하고 답변하는 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 알아봅니다.
Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide
아마존 세이지메이커 AI의 다중 턴 강화학습을 활용해 에이전트 모델을 효율적으로 학습시키는 방법을 알아봅니다.