THE BIG ONE
이번 주, 아마존 베드락 에이전트코어는 AI 에이전트를 개발하는 방식을 재정의할 수 있는 여러 혁신적인 기능을 출시했습니다. 특히, 시간 기반 정책의 도입으로 세션 기록에 따라 에이전트 권한 부여를 위한 상태 저장 규칙을 생성할 수 있게 되었습니다. 이는 워크플로우 순서를 적용하고 데이터 조작을 방지하여 에이전트를 더욱 스마트하고 안전하게 만듭니다. 또한, 속도 제한 기능을 통해 트래픽에 대한 세밀한 제어가 가능해져 API가 과부하되지 않도록 보장합니다. 이러한 업데이트를 통해 더 강력한 AI 애플리케이션을 구축하고 사용자 경험을 향상시키면서 보안을 강화할 수 있습니다. 이 업데이트에 대해 더 깊이 알아보려면 여기를 클릭하세요.
QUICK HITS
코히어 헬스의 멀티 테넌트 아키텍처: 코히어 헬스는 아마존 베드락 에이전트코어를 사용하여 멀티 테넌트 에이전틱 아키텍처를 구축하여 임상 정책을 안전하고 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 이 접근 방식은 여러분이 자신의 에이전트 배포에서 확장성과 보안에 대해 생각해 볼 수 있는 영감을 줄 수 있습니다. 더 읽어보세요.
에이전트 기술을 통한 자동 추론: 아마존 베드락은 이제 오픈 소스 에이전트 기술을 통해 자동 추론 정책에 대한 전체 라이프사이클을 지원합니다. 이는 개발자들이 커스텀 추론 에이전트를 원활하게 구축, 테스트 및 검증할 수 있도록 하여 생산에서의 전반적인 신뢰성을 향상시킵니다. 확인해보세요.
세이지메이커의 새로운 LLM 최적화: 아마존 세이지메이커 Python SDK의 최신 버전이 LLM 최적화 기능을 노트북에 직접 가져옵니다. 이 통합은 엔드포인트를 벤치마킹하고 데이터 기반 배포 추천을 받아 모델을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 자세히 알아보세요.
멀티 에이전트 모기지 어시스턴트: 렌딩트리는 아마존 베드락을 사용하여 멀티 에이전트 모기지 어시스턴트를 개발했습니다. 여러 에이전트를 조정함으로써 복잡한 사용자 상호작용을 간소화할 수 있으며, 여러분의 애플리케이션에서도 에이전트 협업을 활용할 수 있는 방법을 보여줍니다. 전체 이야기를 읽어보세요.
ONE THING TO TRY
이번 주에는 API 게이트웨이에 속도 제한을 구현해 보세요. 이는 보안을 강화하고 사용자 트래픽을 효과적으로 관리하는 간단한 방법입니다. 사용자 클레임에 따라 토큰 및 연결 제한을 설정하면 과부하를 방지하고 성능을 개선할 수 있습니다.
SIGN-OFF
이번 주는 여기까지입니다! 이 업데이트가 여러분의 AI 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다. 질문이 있거나 이 주제에 대해 이야기하고 싶으시면 언제든지 답장해 주세요!