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현재 기업 환경에서 생성AI와 멀티에이전트 기술은 빠르게 확산되고 있지만, 실제 적용 단계에서는 여러 과제가 병존하고 있습니다. 다양한 도구와 모델을 결합하는 과정에서 데이터 품질 저하, 보안 및 규제 준수 리스크, 높은 비용 구조가 주요 걸림돌로 지적됩니다. 특히 내부 데이터 활용의 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 것은 기업 경쟁력과 직결되는 핵심 과제로 떠오르고 있습니다
이번 세미나에서는 시나리오 기반 AI 솔루션인 'DidimAIStudio'를 활용해 기업 맞춤형 멀티에이전트 시스템을 구축하는 실질적인 전략을 공유합니다.
역할 기반 시나리오 운영을 통해 AI 에이전트들의 유기적 협업을 구현하는 '에이전트 중심 자동화' 방안을 제시하며, RAG(검색 증강 생성)기술로 내부 마케팅 문서 분석 정확도를 높여 기업 데이터의 가치를 극대화합니다.
AWS Bedrock 연동을 통한 하이브리드 LLMOps로 모델 선택의 유연성을 확보하고, 파인튜닝 없이 RAG와 프롬프트 최적화로 비용 효율을 높이는 전략을 다룹니다.
마지막으로, IAM, VPC, 시크릿 매니저 연동을 통해 데이터 보안과 규정 준수를 확보하는 방안을 설명하며, 이 모든 요소를 결합하여 기업의 AI 혁신을 위한 멀티에이전트 설계 로드맵을 제시합니다.
세션 안내
14:00 ~ 14:20 (20')
[최신 트렌드 & 기술 방향]
- 기업이 직면한 과제
- 멀티에이전트, RAG, LLMOps/하이브리드, 비용 효율화, 보안 강화, AI Foundry
- 글로벌·국내 시장 트렌드
- 멀티에이전트, RAG, LLMOps/하이브리드, 비용 효율화, 보안 강화, AI Foundry
- 글로벌·국내 시장 트렌드
14:20 ~ 14:45 (25')
[도입 사례 및 구축 전략]
- 사례 : 매장별 마케팅 효율화 구축 방안
- AWS 기반 구축 : Sprint + Bedrock 활용
- 아키텍처 : EKS, S3, Aurora, VectorDB, CloudWatch, IAM
- 활용 시나리오: 쿠폰 분석, 채널별 성과 비교, 재구매율 예측
- 성과 : 2주 구축, 비용 최적화, 데이터 기반 의사결정
- DidimAIStudio 활용 전략 : PoC → 확장성 → 운영 효율화 → 보안 지원
- AWS 기반 구축 : Sprint + Bedrock 활용
- 아키텍처 : EKS, S3, Aurora, VectorDB, CloudWatch, IAM
- 활용 시나리오: 쿠폰 분석, 채널별 성과 비교, 재구매율 예측
- 성과 : 2주 구축, 비용 최적화, 데이터 기반 의사결정
- DidimAIStudio 활용 전략 : PoC → 확장성 → 운영 효율화 → 보안 지원
14:45 ~ 15:00 (15')
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