아마존 베드록 에이전트코어 평가는 AI 에이전트의 성능을 평가하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 글에서는 에이전트의 정확성을 다양한 품질 차원에서 측정하는 방법과 개발 및 생산을 위한 두 가지 평가 접근법을 소개합니다.

AWS가 보안 테스트와 클라우드 운영을 위한 새로운 AI 기반 프론티어 에이전트를 출시했습니다. 이 에이전트는 독립적으로 작업을 수행하며, 빠른 침투 테스트와 신속한 사고 해결을 지원합니다.

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.

AWS 생성 AI 혁신 센터의 두 번째 시리즈로, 각 역할에 따른 책임과 위험을 다룹니다. P&L 소유자, 기업 아키텍처 담당자, 보안 리더 등 다양한 직무에 맞춘 내용으로 에이전틱 AI의 성공 요소를 설명합니다.

COBOL 현대화를 성공적으로 이끌어내기 위해서는 결정론적으로 역공학을 수행할 수 있는 솔루션이 필요하며, 유효성이 검증되고 추적 가능한 명세를 생성하고 이 명세를 AI 기반 코딩 어시스턴트로 전달하는 것이 중요하다. 성공적인 현대화에는 역공학과 전진공학이 모두 필요하다.

AI를 조직에 효과적으로 통합하기 위한 세 가지 전략을 살펴보고 있다. 조직적 채무 해결, “문어 조직” 모델을 통한 분산 의사 결정 수용, AI 기반 워크플로에 부합하는 관리 역할 재정의가 중요하다. 기술과 직원 준비에 투자해야 하며 프로세스를 간소화하고 팀에 자율적인 의사 결정 권한을 부여하고 전통적인 감독에서 멘토십, 품질 보증, 전략 비전 설정으로 발전시켜야 한다.

AWS 고객 성공 센터는 AI 투자로부터 현실적인 가치를 얻도록 돕습니다. 사람, 프로세스, 기술을 함께 고려하는 AI 전략을 구축하는 고객들이 더 자주 성공하는 경향이 있습니다. 본문에서는 AI 가치 격차를 줄일 수 있는 실용적인 고려사항을 공유합니다.