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AWS
December 26, 20251회
VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정

간단 소개
VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock을 활용해 AI Agent 기반 사내 챗봇 'AIto'를 구축하여 내부 생산성을 획기적으로 개선한 여정.
AI Summary
VMS Solutions의 AIto 개발 배경 및 목표
- VMS Solutions는 내부 IT 팀의 반복 질의 및 온보딩 문제 해결을 위해 AI 에이전트 기반 챗봇 'AIto' 개발.
- AIto는 즉각적인 정보 접근, 일관된 정보 제공, IT 팀 리소스 절감을 목표로 Slack에서 자연어 질문에 답변. AIto의 진화 과정 및 핵심 기술
- 초기 RAG 기반 프로토타입의 한계를 극복, MCP 기반 AI Agent 구조로 전환하여 실시간 데이터 연동.
- Orchestrator Agent 중심의 멀티 에이전트 구조 (AWS, Meta, OnPrem Manager) 도입.
- Strands SDK로 멀티 에이전트 구현, Amazon Bedrock을 LLM 플랫폼으로 활용하여 보안성, 확장성 확보. 도입 효과 및 향후 계획
- AIto 도입 후 단순 질의 80% 이상 자동 해결, 수동 확인 절차 5~10분에서 1분 이내로 단축.
- 향후 통합 에이전트 허브로 발전, 대용량 로그 처리, 에이전트 확장성 내장 플랫폼, MCP 서버 고도화 및 실행형 시스템으로 진화 목표.
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