AWS Kiro를 활용한 바이브코딩 협업 및 관리 환경 구축

여러 개발자와 AI Agent가 동시에 하나의 제품을 개발하려면 코드 생성 속도뿐 아니라 공통 지침, 변경 관리, 작업 충돌 방지 체계가 필요합니다. AI-RE 팀은 AWS Kiro의 Spec 기반 개발 방식과 Steering, Hooks에 Notion의 실시간 협업성, Git의 형상관리를 결합해 멀티에이전트 바이브코딩 협업 환경을 구축했습니다. 이번 글에서는 기능 기획부터 구현, 검증, 진척·리스크 관리까지 이어지는 실제 운영 방식을 소개합니다.

솔루션팀

[AWS Summit Seoul 2026] 책임감 없는 AI에이전트, 주인은 누구인가

AI 에이전트는 여러 시스템에 접근해 스스로 판단하고 업무를 실행할 수 있지만, 잘못된 행동에 직접 책임을 지지는 않습니다. 이번 글에서는 AWS Summit Seoul 2026 세션을 바탕으로 AI 에이전트 도입 과정에서 발생할 수 있는 보안·거버넌스 위험을 살펴보고, 하네스 엔지니어링과 Datadog Agent Builder를 활용해 권한, 실행 과정, 승인 절차를 통제하는 방법을 정리합니다.

김다연

[AWS Summit Seoul 2026] 규제 환경에서의 통제 가능한 AI 에이전트 아키텍처

생성형 AI가 스스로 계획하고 도구를 호출하는 AI 에이전트로 발전하면서, 기업에는 성능뿐 아니라 실행 과정과 책임을 통제할 수 있는 구조가 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 AWS Summit 2026 세션을 바탕으로 규제 환경에서 AI 에이전트를 안전하게 구축·통제·검증하는 아키텍처와 주요 AWS 서비스를 정리합니다.

강채윤

[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)

생성형 AI 개발 도구가 빠르게 확산되고 있지만, 개별 개발자의 코딩 속도 향상만으로는 전체 개발 프로세스의 생산성을 높이는 데 한계가 있습니다. 이번 글에서는 AWS Summit Seoul 2026에서 소개된 AI-DLC를 중심으로, 사람과 AI가 기획부터 운영까지 컨텍스트를 공유하며 협업하는 AI 네이티브 개발 워크플로우를 살펴봅니다.

유윤종