구글

·Architecture·

Resource Discovery, Agent Discovery, Tools

구글이 웹 전반에서 도구, 기술 및 에이전트를 찾고 검증하는 개방형 명세인 Agentic Resource Discovery를 발표합니다. 이 표준은 웹 전체의 자원 식별과 검증 절차를 체계화하고, 개발자들이 필요한 도구와 역량을 빠르게 확보하도록 돕습니다. 개발자가 자원 발견과 검증의 체계화를 통해 의사결정 속도를 높일 수 있습니다.

NAVER D2

·AI/ML·

GNOSIS

NAVER D2가 NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표한 GNOSIS 프레임워크를 소개합니다, AI 에이전트가 자율적으로 성장하도록 설계되었습니다. 주요 구성요소로는 3-Loop 구조, Constitution, 5층 기억으로 설계되었고, 13 공리·17 메커니즘·7 알고리즘이 핵심 이론으로 제시됩니다. 실험과 구현은 Phase-1에서 Phase-3까지의 단계로 체계적으로 검증되며, 수학적 안전 보장과 외부 근거를 통해 신뢰성을 명확히 제시합니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Strategy, Innovation, Growth, Event

삼쩜삼 뉴스룸은 2026년 전기차 구매 시 적용될 보조금과 혜택 구조를 자세히 정리하고, 보조금 조회 방법을 안내합니다. 자격 요건, 신청 절차, 구체적 지원 비율과 한도, 프로그램별 적용 조건 등 핵심 정보를 단계별로 제시합니다. 정책 갱신 시점에 따른 최신 보조금 적용 범위와 신청 시점의 주의사항을 독자에게 명확히 자세히 안내합니다.

토스

·AI/ML·

Strategy, Innovation, Experience

토스는 AI를 활용해 고객센터 챗봇 설계의 순서를 재정의하고, 시나리오 초안을 AI가 생성한 뒤 바로 프로토타입으로 검증하는 경험 중심 방식은 도입했다. 시나리오 허브로 다양한 상황 조합을 신속히 시뮬레이션하고, 반복 문제를 규칙으로 정리해 전체 케이스의 검증 속도를 높였다. 이 접근은 약 3주 만에 현황 분석부터 경험 설계, 시나리오 생성, 프로토타입 제작, 검증, 고도화를 가능하게 했으며 실무 적용 가치를 보여준다.

라인

·Backend·

AI, Authentication, Athenz, Authorization

라인이 ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온의 핵심 주제와 맥락을 다룹니다. ID-JAG The Hard Way와 AI 에이전트 보안 핸즈온에서 도출한 교훈과 실무 적용 방향에 대한 경험을 공유합니다.

AWS

·Architecture·

AWS, Python, Bedrock, S3 Vectors, MWAA

AWS의 엔드-투-엔드 아키텍처는 MWAA로 정책 데이터를 매일 자동 수집하고 S3에 저장한 뒤 Titan Embed v2로 벡터화하여 S3 Vectors에서 시맨틱 검색을 수행하는 파이프라인과 Bedrock AgentCore Runtime에서 Strands Agent를 서버리스로 운영하는 거버넌스 구조를 포함합니다. Strands Agent는 MCP 표준의 6개 도구로 DevOps, SecurityOps, Compliance, FinOps 각 역할에 맞춰 동일 데이터에 서로 다른 관점을 제공합니다. 또한 2단계 익명화로 민감 정보를 보호하고, 서버리스 운영과 도구 재사용으로 확장성과 운영 부담 감소를 다룹니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Strategy, Innovation, Event

에이아이트릭스 RA/QA 팀은 2022 MedCon 참관기를 통해 FDA의 PCCP, AI/ML SaMD 규제 프레임워크 등 글로벌 규제 동향과 주요 방향을 정리합니다. 세션에서는 CDRH의 2022 전략, AI 기반 의료기기의 규제 현황, SBOM, QMSR, 사이버보안, 클라우드 검증 등 실무에 직접 적용 가능한 이슈와 사례를 다루었습니다. 또한 향후 국내 업계의 규제 모니터링과 국제 회의 참석 계획을 공유하며, ISO 13485와 FDA QMSR 정합성 강화를 위한 방향을 제안했습니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Deep Learning, Supervised Learning, Time Series, RNN, Data Preprocessing

오늘 에이아트릭스가 패혈증 조기 예측을 목표로 한 딥러닝 기반 의료기기 소프트웨어 AITRICS-VC(바이탈케어)의 핵심 내용을 소개합니다. 데이터 확보와 전처리, 라벨링에서 시계열과 고정형 데이터를 결합한 RNN 기반 패혈증 예측 모델을 제시하고, 2시간/4시간/6시간 예측 시간을 제공합니다. 임상시험을 진행 중이며 현장 활용을 위한 임상 성능 검증과 해석 가능성 제공 등 의료진의 의사결정 보조를 강화합니다.

농심 NDS

·AI/ML·

AWS, Amazon Bedrock, Bedrock Agents, Project Amelia, Chronos

농심 NDS는 AWS Summit Seoul 2026의 Amazon’s AI Strategy를 통해 에이전틱 AI 전환의 설계 원칙과 적용 영역을 정리합니다. 주요 내용은 고객 경험 혁신, Seller 지원, 공급망 운영 확장을 위한 에이전틱 AI 사례와 Amelia, Chronos, 로봇 학습, 물류 협상 등 구현 사례를 담고 있습니다. 기업은 데이터 품질과 거버넌스, 인프라를 통합하고 Human-in-the-loop 원칙을 유지하며 Start Small, Scale Fast로 구현해야 한다.

농심 NDS

·Data·

AWS, Amazon Neptune, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon OpenSearch

농심 NDS의 요약은 AWS Summit Seoul 2026에서 다룬 AI-Ready Data와 에이전틱 AI 시대에서 데이터의 역할을 중심으로 정리합니다. 시맨틱 레이어로 비즈니스 맥락을 데이터에 주입하고, 지식 그래프와 벡터 검색, 온톨로지로 구성된 데이터 파이프라인과 AgentCore를 통한 에이전트 운영 흐름을 제시합니다. 또한 가상 이커머스 CS팀 사례에서 CQ 커버리지 70%를 달성한 구체 사례를 통해 데이터 정비의 중요성과 실무 적용 가이드를 제공합니다.