아마존 Bedrock AgentCore Runtime의 A2A 프로토콜로 실현하는 지능형 멀티 에이전트 시스템 구축 가이드 최근 Amazon Web Services(AWS)는 Amazon Bedrock AgentCore Runtime에 Agent-to-Agent(A2A) 프로토콜 기능을 추가하며,…
멀티에이전트 협업 아키텍처로 탄생하는 차세대 생성형 AI 시스템 구축 가이드 도입 복잡하고 다면적인 태스크가 증가함에 따라 단일 AI 모델만으로는 충분한 성능을 구현하기 어려워졌습니다. 이에 따라…
AI 에이전트를 GxP 환경에서 구축하는 방법: 규제와 혁신의 균형 맞추기 GxP(Good Practice) 환경에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하려면 단순한 기술 도입을 넘어서 규제 준수와 리스크 기반…
기업용 검색 엔진을 위한 Cohere Embed 4 모델의 Amazon Bedrock 접목 가이드 최근 기업 데이터가 텍스트, 이미지, 표 등 다양한 형식으로 확장되면서 멀티모달 데이터를 빠르게…
Amazon SageMaker AI와 Swift를 활용한 문서 자동 처리: VLMs 기반 JSON 변환 완전 가이드 서론 기업 현장에서 처리해야 할 문서 유형은 매우 다양합니다. 인보이스, 계약서,…
클라우드 기반 생성형 AI를 활용한 임상 인터뷰 분석 자동화 사례: Clario의 성공적인 도입 소개 임상시험은 신약과 치료법의 효능과 안전성을 입증하기 위해 복잡하고 정밀한 데이터 수집…
아마존 베드록(Amazon Bedrock) 기반 AI 활용을 위한 크로스 계정 지식베이스 연동 가이드 최근 기업들은 구조화된 데이터 리포지토리에 손쉽게 접근하고 이를 기반으로 지능형 AI 에이전트를 구동하기…
서문 AI의 시대, 누구나 손쉽게 생성형 인공지능을 활용할 수 있는 방법은 없을까? 이번 글에서는 글로벌 정보 서비스 기업인 톰슨 로이터(Thomson Reuters, 이하 TR)가 Amazon Bedrock…
아마존 베드락(Amazon Bedrock) 사용자 정의 모델에 구조화 출력 기능 도입 소개 생성형 AI 기술의 발전과 더불어, 기업 환경에서는 더욱 정확하고 예측 가능한 출력이 요구되고 있습니다.…
아마존 Bedrock AgentCore Gateway를 활용한 MCP 서버 통합 가이드 도입 지능형 에이전트(AI Agent)의 상용화가 가속화되면서, 맞춤형 Model Context Protocol(MCP) 서버를 조직 내 다양한 도메인, 팀,…