AI, LLMs, and applied ML.
Ercan Ermis의 AI, LLM, 에이전트 및 응용 머신러닝에 관한 시니어 엔지니어 필드 노트.
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온콜 에이전트, 8부. 프로덕션: 옵저버빌리티, 평가, 그리고 거짓말하는 날
CloudWatch로 가는 OTEL 트레이스, S3로의 Bedrock 호출 로깅, 골든 인시던트 세트의 평가 하네스, 트리아지 에이전트가 확신에 차 거짓말한 날.
하이프 이후의 Kiro: AI IDE가 실제로 바꾼 것
Kiro GA 8개월 후, 스펙은 살아남았고 IDE는 대부분 살아남지 못했다. 실제로 바뀐 것은 코드 작성자가 아니라 검토가 일어나는 지점이다.
당신의 AI 파일럿이 구매 절차에서 죽은 이유
대부분의 AI 파일럿은 정확도가 아니라 보안 검토와 데이터 처리 계약에서 멈춘다. 이어질 12주를 아무도 일정에 넣지 않아서다.
추론 프로파일로 앱 단위 Bedrock 비용 추적하기
애플리케이션 추론 프로파일은 Bedrock 호출에 비용 배분 태그를 붙여 공용 청구서를 팀별 항목으로 나눈다. 어려운 부분은 태그 설계다.
온콜 에이전트, 7부. 사이징: 아무도 미리 하지 않는 토큰 계산
아무도 미리 하지 않는 사이징 계산. 인시던트당 토큰, 쿼터 상한, Provisioned Throughput의 손익분기점, 플랫폼의 월 청구서까지 짚는다.
EU AI Act, 8월 2일: 밀리지 않은 마감일
디지털 옴니버스는 고위험 마감일을 2027년과 2028년으로 미뤘다. 제50조 투명성 의무는 그대로 2026년 8월 2일 발효된다.
SageMaker vs Bedrock: 기술적 결정이 아니라 조직적 결정
SageMaker냐 Bedrock이냐는 결국 모델을 소유하는 팀이 조직에 있는지를 묻는 질문이다. 슬라이드가 아니라 실제 팀 구조에 맞춰 선택하라.
당신의 문서를 통한 프롬프트 인젝션: RAG의 공격 표면
지식 베이스는 신뢰할 수 없는 입력이다. 검색은 공격자가 작성한 텍스트를 모델에 그대로 전달하므로, 통제는 수집 시점의 스캔이 핵심이다.
M365 Security 101: AI Pilot과 Business Impact Reports
보안에서 AI가 제값을 하는 두 지점: 승인 게이트를 거치는 자동 조치와 경영진이 행동으로 옮길 수 있는 리포트. Aether365를 예시로 한 101 입문이다.
온콜 에이전트, 6부. 가드레일: 모두가 건너뛰는 부분
위협 모델부터 세우고 가드레일을 붙인다. 테라폼으로 만드는 Bedrock Guardrails, 여전히 IAM이 지는 무게, 아무도 시연하지 않는 실패 모드까지.
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