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총 22건 중 1-22건

SageMaker Inference now supports Multi-Instance GPU to maximize GPU utilization for model endpoints
Article2026년 11월 6일

SageMaker Inference now supports Multi-Instance GPU to maximize GPU utilization for model endpoints

Amazon SageMaker Inference가 NVIDIA Multi Instance GPU(MIG)를 지원해, inference components 기반 엔드포인트에서 GPU를 하드웨어로 격리된 파티션으로 나누고 모델에 필요한 용량을 배정할 수 있게 됐다.

aws.amazon.com
#nvidia-a100#nvidia-mig#amazon-sagemaker-inference#hardware-tenant-isolation
Lend and borrow resources across teams with AWS Batch’s quota management for SageMaker Training jobs
Article2026년 10월 29일

Lend and borrow resources across teams with AWS Batch’s quota management for SageMaker Training jobs

AWS Batch의 SageMaker Training 작업용 quota management는 팀별 GPU 용량 할당과 유휴 자원 대여·차용, 선점을 결합해 자원 활용도와 작업 우선순위를 조정한다.

aws.amazon.com
#aws-batch#checkpoint-aware-scheduling#cross-share-preemption#idle-capacity-lending
Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 3
Article2026년 10월 28일

Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 3

Amazon Nova Act 기반 QA Studio는 애플리케이션별 테스트 소유권과 건강도 지표, 팀·역할 기반 접근 제어를 결합해 여러 팀으로 확장되는 QA 자동화의 가시성과 관리 체계를 제공한다.

aws.amazon.com
#amazon-cloudwatch#qa-studio#amazon-nova-act#application-scoped-ownership
Write your own training loop — without managing GPUs — with Amazon SageMaker training session APIs
Article2026년 10월 22일

Write your own training loop — without managing GPUs — with Amazon SageMaker training session APIs

Amazon SageMaker AI의 training session APIs는 GPU 인프라 운영을 서비스에 맡기면서 사용자가 Python으로 SFT·강화학습 등의 훈련 루프를 직접 구성하도록 지원한다.

aws.amazon.com
#gsm8k#amazon-sagemaker-ai#gpt-oss-20b#gpu-operation-offloading
Discover tools at runtime with AWS Agent Registry
Article2026년 10월 20일

Discover tools at runtime with AWS Agent Registry

AWS Agent Registry는 승인된 MCP 서버와 A2A 에이전트를 실행 시점에 검색해 요청별로 활용하도록 지원하며, 연결 메타데이터 제공과 호출 자격 증명 관리를 분리한다.

aws.amazon.com
#amazon-cognito#aws-iam#amazon-bedrock-agentcore#aws-agent-registry
Building agents that transact with Anchor Browser and AgentCore payments
Article2026년 10월 13일

Building agents that transact with Anchor Browser and AgentCore payments

Anchor Browser는 Amazon Bedrock AgentCore payments와 연동해 AI 에이전트가 같은 브라우저 세션 안에서 지출 한도를 적용하고 개인 키를 런타임에 노출하지 않으면서 x402 유료 리소스에 자동 결제하도록 지원한다.

aws.amazon.com
#anchor-browser#coinbase-cdp#stripe-privy#same-session-payments
Evaluating multi-agent systems for explainability and helpfulness with Amazon Bedrock AgentCore
Article2026년 10월 5일

Evaluating multi-agent systems for explainability and helpfulness with Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations를 활용해 다중 에이전트 공급망 시스템의 유용성, 업무 타당성, 설명가능성을 구분하여 평가하는 접근법을 제시한다.

aws.amazon.com
#amazon-bedrock-guardrails#strands-agents-sdk#evaluator-reuse#business-constraint-validation
Making Amazon Quick enterprise-ready: Automated, auditable cross-account resource promotion
Article2026년 10월 5일

Making Amazon Quick enterprise-ready: Automated, auditable cross-account resource promotion

Quick Resource Migrator는 Amazon Bedrock AgentCore에서 실행되는 MCP 서버로, Amazon Quick 리소스의 AWS 계정 간 승격을 생성·갱신 방식으로 자동화하고 권한 복제, 사전 미리보기, 선택적 백업·복원을 지원한다.

aws.amazon.com
#amazon-quick#aws-sts#amazon-bedrock-agentcore#quick-resource-migrator
Run Positron on Amazon SageMaker AI for data science workflows
Article2026년 9월 21일

Run Positron on Amazon SageMaker AI for data science workflows

Positron은 Amazon SageMaker AI의 단일 Space에서 권한 기반 데이터 접근부터 R·Python 분석, 모델 배포, Shiny 애플리케이션과 Quarto 보고서까지 연결하며, 합성 대출 데이터 실습으로 이 흐름을 시연했다.

aws.amazon.com
#positron#quarto#amazon-sagemaker-ai#shiny-for-python
Improving HCLS AI reasoning with open-source agent skills
Article2026년 9월 16일

Improving HCLS AI reasoning with open-source agent skills

AWS는 HCLS 11개 분야의 의사결정 절차를 담은 오픈소스 스킬 38개를 소개하며, 스킬을 적용한 에이전트가 미적용 에이전트와의 비교에서 실행 환경 구성에 따라 70~86%의 승률을 보였다고 보고한다.

aws.amazon.com
#acmg-amp#kiro-cli#hcls-agent-skills#procedural-reasoning
Build a Physical AI model factory with NVIDIA Cosmos 3 on SageMaker HyperPod
Article2026년 9월 4일

Build a Physical AI model factory with NVIDIA Cosmos 3 on SageMaker HyperPod

NVIDIA Cosmos 3와 Amazon SageMaker HyperPod를 결합해 합성 데이터 생성, 후속 학습, 평가를 하나의 공유 GPU 풀에서 반복하는 피지컬 AI 모델 팩토리를 구성한다.

aws.amazon.com
#amazon-sagemaker-hyperpod#nvidia-cosmos-3#gpu-goodput#shared-gpu-pool
Run agent-driven Amazon SageMaker HyperPod operations with InstantStart
Article2026년 9월 4일

Run agent-driven Amazon SageMaker HyperPod operations with InstantStart

HyperPod InstantStart는 공통 제어 평면과 단계별 재시도·검증 절차를 통해 Amazon SageMaker HyperPod 운영을 웹과 AI 에이전트에서 일관되게 수행하는 오픈 소스 도구다.

aws.amazon.com
#amazon-eks#hyperpod-instantstart#amazon-sagemaker-hyperpod#shared-control-plane
MCP in LangChain: Stateless Protocol, Elicitation, and More!
Article2026년 9월 3일

MCP in LangChain: Stateless Protocol, Elicitation, and More!

LangChain은 새 MCP 무상태 규격에 맞춰 langchain.mcp를 도입하고, FastMCP 기반의 구·신규 규격 호환, 인터럽트를 통한 사용자 응답 요청, 클라이언트 캐싱을 지원한다.

langchain.com
#fastmcp#langchain#langgraph#cross-version-compatibility
Real-Time Intelligence with IBM Time Series Models on Confluent
Article2026년 9월 2일

Real-Time Intelligence with IBM Time Series Models on Confluent

IBM과 Confluent는 시계열 파운데이션 모델 4종을 Confluent Cloud에서 사전 공개해, Flink SQL로 실시간 예측과 이상 탐지를 수행하는 통합 환경을 제공한다.

huggingface.co
#apache-flink#apache-kafka#confluent-cloud#ibm-granite
Auto-Evaluator Opportunities
Article2026년 8월 26일

Auto-Evaluator Opportunities

LangChain의 Auto Evaluator는 문서 질의응답의 테스트 생성과 자동 채점을 결합한 공개 도구로, 파일 처리·평가 문항·검색기·채점 프롬프트·채점 모델의 개선 기회를 제시한다.

langchain.com
#langchain#auto-evaluator#gpt-4#grader-consistency
Agentic observability with Amazon OpenSearch Service MCP Apps
Article2026년 8월 25일

Agentic observability with Amazon OpenSearch Service MCP Apps

Amazon OpenSearch Service MCP Apps는 에이전트의 조사 결과와 대화형 시각화를 같은 대화에 제공해 관측 데이터의 조사와 사람의 검증을 연결한다.

aws.amazon.com
#service-design#promql#mcp-apps#opensearch-ui
LLMs and SQL
Article2026년 8월 25일

LLMs and SQL

LangChain은 SQL 환각과 컨텍스트 길이 제약, 실행 오류에 대응하기 위해 스키마·표본 데이터 제공, 조회 결과 제한, 오류 기반 쿼리 수정을 제시한다.

langchain.com
#chinook#langchain#openai-codex#query-result-bounding
Structured Tools
Article2026년 8월 25일

Structured Tools

LangChain은 단일 문자열 입력 제약을 넘어 다양한 자료형의 여러 인수를 받는 Structured Tools와 이를 기본 지원하는 StructuredChatAgent를 도입했다.

langchain.com
#langchain#pydantic#structuredchatagent#structuredtool
Testing Cloudflare OS: Open Source AI Chat + App Builder for the Non-Technical
YouTube2026년 8월 12일

Testing Cloudflare OS: Open Source AI Chat + App Builder for the Non-Technical

Cloudflare OS는 비기술 사용자가 AI 채팅으로 소형 앱을 만들고 공유하도록 설계된 오픈소스 AI 앱 빌더이며, Gatekeepers 기반의 권한 통제가 핵심 차별점이다.

Tonbi''s AI Garage
#ai-app-builders#agentic-workspaces#mcp-security#guardrailed-app-creation
Announcing the Agentic Catalog Experience in Amazon Quick
Article2026년 7월 31일

Announcing the Agentic Catalog Experience in Amazon Quick

Amazon Quick의 에이전트형 카탈로그 경험은 상위 데이터 카탈로그의 정의와 관계를 자연어로 탐색·상속해, 신뢰할 수 있는 질의응답과 대시보드용 데이터세트 및 토픽을 빠르게 생성하는 기능이다.

aws.amazon.com
#amazon-quick#quick-agent#databricks-unity-catalog#upstream-semantic-inheritance
Gemma 4 and the AI Edge Gallery: On-Device AI Gets an Upgrade
YouTube2026년 6월 18일

Gemma 4 and the AI Edge Gallery: On-Device AI Gets an Upgrade

Gemma 4와 AI Edge Gallery는 온디바이스 AI를 채팅 앱 수준에서 도구 호출, MCP 연동, 멀티모달 입력, 커뮤니티 스킬까지 실행하는 모바일 AI 실험 플랫폼으로 확장하고 있다.

Google for Developers
#on-device-ai#edge-llm-runtime#mobile-agent-runtime#mcp-tool-integration
Hermes Agent Masterclass: 6. Tools & MCP Servers
YouTube2026년 6월 12일

Hermes Agent Masterclass: 6. Tools & MCP Servers

Hermes Agent의 Tools & MCP Servers는 모델을 “생각하는 챗봇”에서 파일·웹·브라우저·외부 앱을 실제로 다루는 실행형 에이전트로 바꾸는 핵심 계층이다.

Tonbi''s AI Garage
#agent-tooling#mcp-servers#toolset-permissions#sandboxed-runtime