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AI 에이전트 시대, 어떻게 만들고 어떻게 일하는가

발행

RAG, MCP, 하네스 엔지니어링, 컨텍스트 비용 절감까지 — 한국·글로벌 12개 회사가 LLM 에이전트를 만들고 운영하는 실전기.

글
12
  1. 01
    AWS KoreaAWS Korea Tech

    GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기

    벡터 검색이 "질문과 의미적으로 유사한" 문서만 찾아, 단어는 달라도 구조적으로 연결된 핵심 리스크를 놓치는 한계를 GraphRAG 로 푸는 방법을 다룬다. AWS GraphRAG Toolkit 이 Amazon Neptune 그래프와 OpenSearch 임베딩을 결합해 엔티티·관계를 따라가며 검색하는 구조와, 두 가지 검색기의 선택 기준을 코드까지 짚어 설명한다.

  2. 02
    마켓컬리마켓컬리 Hello World

    AI에게 도메인을 가르치다 두 번 갈아엎은 이야기 — LLM Wiki + RAG 혼합기

    컬리가 배송 도메인 지식을 LLM 에 주입하려다 마크다운 문서가 쌓이며 토큰 비용과 "lost in the middle"에 부딪혀, 검색 구조를 두 번 갈아엎은 과정을 다룬다. inverted index → 본문 임베딩 → 요약 임베딩+본문 FTS 분업으로 이어지며, 결국 "무엇을 모델에 맡기고 무엇을 도구·사람에 분담할지 선을 옮긴 작업"이라는 결론에 닿는다.

  3. 03
    pinterest-engPinterest Engineering

    Pinterest 의 MCP 생태계 구축

    Pinterest는 AI 에이전트가 내부 데이터와 도구를 안전하게 호출할 공통 프로토콜과 거버넌스가 필요했다.

  4. 04
    LINE EngineeringLINE Engineering

    ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기

    대량의 개발 문서 검색에 시간이 많이 들고, 사내 전문가 상담도 비효율적이다.

  5. 05
    우아한형제들우아한형제들

    하네스 엔지니어링(harness engineering)으로 팀 맞춤형 AI 환경 구축하기

    AI 코딩 도구가 프로젝트 맥락·컨벤션을 모르기 때문에 같은 설명을 매번 반복하고, 개발자별 지시 방식이 달라 코드 스타일도 흔들린다.

  6. 06
    무신사 테크무신사 테크

    AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인

    물류 WMS의 반복적인 슬로우 쿼리 대응은 범용 AI만으로는 코드베이스 맥락 부족 때문에 피상적 제안에 머물렀다.

  7. 07
    stackoverflow-blogStack Overflow Blog

    AI 코딩 에이전트 오케스트레이션 실전 경험기

    O'Reilly 저자 Andrew Stellman 이 Claude Code 와 Gemini 를 조율해 21,000줄 Python 배치 처리 도구 Octobatch 를 약 75시간에 만든 경험에서, AI 코딩 에이전트를 실전에서 오케스트레이션하는 법을 정리한다. 핵심은 AI 와의 개발이 오히려 개발자에게 더 높은 기준을 요구한다는 점 — 좋은 코드 감각·아키텍처 유지·실패 패턴 감지·단순성 추구가 성패를 가른다.

  8. 08
    LINE EngineeringLINE Engineering

    ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링

    사내 AI 툴 도입 확산에 따라 토큰 소비가 예상치를 초과하고, 긴 대화에서 컨텍스트 누적으로 AI 출력 품질이 저하되는 문제가 발생했다.

  9. 09
    AWS KoreaAWS Korea Tech

    Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기

    AWS 의 Kiro CLI 시리즈 3부로, RDS/Aurora 장애 분석을 EC2 + cron 으로 매일 자동 실행해 HTML 보고서를 만들고 S3 presigned URL 을 SES 이메일과 Slack 으로 발송하는 운영 파이프라인을 다룬다. Part 1·2 의 IDE·터미널 분석을 무인 스케줄 배포로 확장한 셈이다.

  10. 10
    AWS KoreaAWS Korea Tech

    현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기

    하둡 기반 빅데이터 클러스터 장애 시 수동 로그 수집·원인 분석에 3시간 이상 소요되어 야간·주말 대응이 어려웠다.

  11. 11
    카카오 tech카카오 테크

    메시징 서버의 스트레스 테스트 노하우와 AI 가 덜어 준 부분

    메시징 팀의 반복 스트레스 테스트(배포·실행·메트릭 수집·리포트)는 1사이클당 50분 이상 걸려 큰 비용이었다.

  12. 12
    베스핀글로벌베스핀글로벌

    AI Paradox (1) | LLM 인프라 비용, 1시간 만에 8,500만 원 날라간 이유

    AI PoC 월 300만 원이 본 운영 전환 시 3,800만 원까지 폭증. GPU 유휴율 68%, 토큰 폭주로 71분 만에 8,500만 원 손실 사례.