이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어를 활용한 다중 임대 에이전트 애플리케이션 설계 시 고려해야 할 사항과 SaaS 아키텍처의 도전 과제를 해결하기 위한 프레임워크를 탐구합니다.

이 글에서는 아마존 노바 2 라이트를 사용하여 콘텐츠 모더레이션을 수행하는 방법을 소개합니다. 구조화된 접근 방식과 자유 형식 접근 방식을 통해 AILuminate 평가 기준에 기반한 기법을 설명합니다.

이 글에서는 Amazon Lex의 보조 NLU를 효과적으로 구현하는 방법을 소개합니다. 봇 디자인 개선, 구현 검증, 전환 계획 수립 등을 다룹니다.

Amazon EC2의 Capacity Blocks와 SageMaker 교육 계획을 통해 단기 ML 작업을 위한 GPU 용량을 확보하는 방법을 소개합니다. 이 솔루션은 로드 테스트, 모델 검증 등 다양한 단기 용량 요구를 해결할 수 있습니다.

이 글에서는 Amazon Nova 2 Sonic을 사용하여 전통적인 텍스트 에이전트를 대화형 음성 비서로 전환하는 과정에 대해 설명합니다. 텍스트와 음성 에이전트의 요구 사항을 비교하고, 다양한 사용 사례에 대한 디자인 우선 순위를 강조합니다.

AWS는 생성적 AI 이니셔티브를 개념에서 생산 및 지속 가능한 가치 창출로 전환하는 데 도움을 주는 ‘Path-to-Value’ 프레임워크를 소개합니다.

이 글에서는 AWS Lambda를 사용하여 Amazon Nova 맞춤화를 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 보상 함수를 구축하는 방법을 설명합니다. 강화 학습 기법을 통해 다양한 보상 시스템을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 글에서는 Strands Evals를 사용하여 AI 에이전트를 체계적으로 평가하는 방법을 소개합니다. 핵심 개념, 내장 평가자, 다중 턴 시뮬레이션 기능 및 통합을 위한 실용적인 접근 방식을 설명합니다.

이 글에서는 아마존 베드락에서 노바 1에서 노바 2로 마이그레이션하는 방법을 안내합니다. 모델 매핑, API 변경 사항, 코드 예제, 새로운 기능 구성 방법 등을 다룹니다.

아마존 세이지메이커는 2025년 11월 21일, 아마존 세이지메이커 통합 스튜디오 내에 내장된 데이터 에이전트를 소개했다. 이 데이터 에이전트는 대규모 데이터 분석을 변형하는 데 도움이 되며, 세부적인 사례 연구를 통해 이를 시연한다. 이를 통해 세이지메이커 데이터 에이전트가 데이터 준비에 소요되는 시간을 줄이고, 분석 개발 시간을 단축시켜 연구 결과 도출까지의 경로를 가속화하는 방법을 보여준다.

본문은 GitHub Actions 워크플로우를 사용하여 AI 에이전트를 AgentCore Runtime에 자동으로 배포하는 방법을 보여준다. 이 접근법은 기업급 보안 제어와 함께 확장 가능한 솔루션을 제공하며 완전한 CI/CD 자동화를 제공한다.

이 게시물은 세금 양식 데이터 추출을 중점으로 한 문서 처리 작업을 위해 Amazon Nova Lite를 세밀하게 조정하는 포괄적인 실무 안내서를 제공합니다. 오픈소스 GitHub 저장소의 코드 샘플을 사용하여 데이터 준비부터 모델 배포까지의 전체 워크플로우를 시연합니다.

Amazon Bedrock을 사용하여 Text-to-SQL 솔루션을 구축하는 방법을 소개하고, Amazon Bedrock 에이전트의 기능을 설명하며, Part 2에서는 Amazon Q와 QuickSight를 활용하여 비즈니스 통찰력을 제공하는 방법을 소개합니다.

ABAC 패턴을 중점으로 한 권한 관리 전략을 통해 세밀한 사용자 액세스 제어를 가능하게 하고 AWS IAM 역할의 증식을 최소화하는 방법에 대해 논의합니다. ML 워크플로우에서 운영 효율성을 희생하지 않으면서 조직이 보안과 규정 준수를 유지하는 데 도움이 되는 검증된 최선의 방법을 공유합니다.

아마존 베드록의 평가 기능을 활용하여 언어 장벽을 넘어 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방법을 소개하고, 다국어 평가의 비용과 복잡성을 줄이는 실용적인 전략을 공유합니다.