Category: Amazon Bedrock

Bedrock Mantle 기반 GPT‑5.6 연동부터 cached Web Search, AWS PrivateLink 전용망, 관측성과 비용 운영까지 생성형 AI 코딩 에이전트를 엔터프라이즈 기업 환경에 도입할 때는 모델 성능만큼 인증, 데이터 경로, 네트워크 격리, 비용 배분과 감사 가능성이 중요합니다. Codex는 이제 ChatGPT 데스크톱 앱의 Codex 보기, Codex CLI, IDE 확장, Codex SDK와 codex exec 같은 로컬 워크플로에서 Amazon Bedrock을 […]

도입: 코딩 어시스턴트 시대의 새로운 데이터 유출 경로 AI 코딩 어시스턴트(GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code)의 도입이 가속화되면서, 개발자들은 자연어 프롬프트를 통해 코드 생성, 디버깅, 리팩토링을 일상적으로 수행하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 개발자가 프롬프트에 포함시키는 정보, 즉 API 키, 데이터베이스 비밀번호, 고객 개인정보(PII), 사내 미공개 전략 등이 외부 LLM 서비스로 전송되는 새로운 데이터 유출 경로가 […]

많은 팀이 Claude Code로 자체 에이전트를 만들어 사용하고 있습니다. 예를 들어 데이터 분석 팀에서는 Skill로 리포트 형식을 표준화하고, MCP(Model Context Protocol) 서버로 사내 데이터베이스를 연결하고, 웹 검색으로 시장 동향까지 반영해 매출 리포트 작성을 자동화합니다. 이렇게 만든 에이전트는 개인 도구를 넘어 팀 전체가 활용할 수 있는 자산이 됩니다. 그러나 로컬에서 검증한 에이전트를 조직의 서비스로 확장하는 일은 […]

GS Neotek은 AWS 프리미어 파트너로, 다수의 고객에게 클라우드 마이그레이션·현대화·운영 서비스를 제공하며 생성형 AI 도입을 지원하고 있습니다. 이 글은 여러 조직에 코딩 어시스턴트 도입을 지원하며 축적한 경험을 바탕으로, LLM Gateway 없이도 사용자별 비용을 통제하는 경량 아키텍처를 정리한 것입니다. Amazon Bedrock을 통해 Claude Code와 같은 코딩 어시스턴트를 사용하기 위한 기본 조건은 의외로 단순합니다. 모델 호출을 위한 인증 […]

실리콘투는 한국의 뷰티 브랜드를 전 세계 고객에게 유통하는 글로벌 플랫폼 기업입니다. 수많은 브랜드와 상품, 국가별 물류가 실시간으로 맞물려 돌아가고, 이 방대한 흐름을 CMS, WMS, OMS를 비롯한 여러 사내 시스템이 나눠 맡습니다. 사업이 커질수록 업무 규칙도 함께 불어났고, 그 규칙은 저장 프로시저(SP, Stored Procedure. 데이터베이스에 넣어 두고 불러 쓰는 SQL 로직 묶음), 소스 코드, 그리고 여기저기 […]

Amazon Bedrock 앞에 LLM 게이트웨이(이하 게이트웨이)를 두면 편의와 통제를 얻지만, 그 대가로 Amazon Bedrock이 보는 호출자 신원과 모델별 관측 지점이 게이트웨이 뒤로 흐려지는 사각지대가 생깁니다. 이 글은 잘 알려진 레퍼런스 아키텍처를 출발점으로, 그 사각지대를 Amazon Bedrock 네이티브 기능으로 보완하는 방법 (호출자 감사 추적과 모델별 관측 및 거버넌스)을 다룹니다. <Claude Code → LLM 게이트웨이 → Amazon Bedrock> […]

AI Agent를 프로덕션 환경에 도입하려는 엔터프라이즈 고객과 이야기하다 보면, 공통적으로 마주하는 질문들이 있습니다. “사내에서 운영 중인 LLM을 Agent에서 호출할 수 있는가?” “인증을 회사가 이미 운영 중인 사내 IdP(Identity Provider)로 처리할 수 있는가? 단, IdP를 인터넷에 노출하지 않고?” “내부 데이터에 접근하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사내망 안에서만 호출할 수 있는가?” 세 질문의 공통점은 하나입니다. 사내 자산을 […]

“팀원들이 AI 코딩 도구를 쓰고 싶어 하는데, 키는 누가 어떻게 나눠주죠?” 생성형 AI를 도입하는 조직이라면 어디서든 나오는 질문입니다. 저희는 이 질문에 조금 다른 순서로 답했습니다. 전사 플랫폼을 하향식으로 기획하는 대신, 사내에서 AI를 가장 많이 쓰는 팀이 자기 팀을 위해 먼저 만들고, 검증한 뒤 확대를 고민하기로 한 것입니다. 이 글은 F&F의 AI Engineering 팀이 Amazon Bedrock […]

요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI Agent를 구축하는 프로젝트가 정말 많습니다. 사내 문서를 검색해 답하는 어시스턴트, 고객 문의를 처리하는 봇, 방대한 기술 문서에서 근거를 찾아주는 에이전트까지. 그런데 이런 프로젝트를 지원하다 보면 거의 같은 질문을 드리게 됩니다. “검색 품질은 어떻게 측정하고 계신가요?” 돌아오는 답은 대개 비슷합니다. “체감상 좋아진 것 같아요.” “몇 개 돌려봤는데 괜찮던데요.” 정작 “검색이 얼마나 […]

이 블로그는 한화솔루션 분석/AI팀과 AWS의 협업으로 작성되었습니다 한화솔루션은 사내 임직원과 개발자가 Claude 기반 도구(Claude Cowork, Claude Code)를 안전하고 통제 가능한 방식으로 사용할 수 있도록, Amazon Bedrock 위에 단일 사내 LLM Gateway를 구축했습니다. 특히 Claude Cowork를 AWS 기반으로 전사에 안정 배포한 것은 국내 첫 사례입니다. 이 게이트웨이는 계열사별로 분리된 여러 인증 체계를 하나로 수용하는 멀티테넌트 인증에서 […]