AWS가 아마존 베드록 에이전트코어와 코딩 에이전트 키로(Kiro)를 활용한 'AI 기반 개발 생애주기(AI-DLC)' 구현 사례 두 가지를 소개했다. 첫 번째는 SQL 스키마에서 머메이드 ER 다이어그램을 자동 생성하는 에이전트로, 클로드 소네트 4 모델과 에이전트코어 메모리(90일 보관)를 활용해 스키마 변경 시마다 최신 문서를 유지한다. 두 번째는 깃랩 파이프라인에서 코드가 푸시되면 에이전트코어 게이트웨이와 다중 에이전트 구조로 보안 취약점·CVE·정책 위반을 자동 분석해 1~10점 품질 점수를 대시보드로 제공하는 시스템이다. 두 구현 모두 사람의 검토를 유지하면서 개발 속도를 높이는 것을 목표로 한다.
- •AWS, 베드록 에이전트코어 기반 'AI-DLC' 구현 사례 2건 소개
- •SQL 스키마→머메이드 ER 다이어그램 자동 생성 에이전트, 클로드 소네트 4 활용
- •코드 보안 분석 에이전트, 깋랩 CI/CD 연동해 CVE·정책 위반 자동 스캔 및 1~10점 품질 점수 산출
- •에이전트코어 메모리로 90일간 세션 컨텍스트 유지, 시맨틱 검색 지원
- •사람의 감독(human-in-the-loop) 유지하며 개발 속도 향상이 목표
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AI-driven development lifecycle using Amazon Bedrock AgentCore
- 1.Amazon Bedrock AgentCore·Kiro 기반 AI 주도 개발 생명주기(AI-DLC) 실전 구현 사례 두 가지 소개
- 2.SQL 스키마를 Mermaid ER 다이어그램으로 자동 변환하는 AgentCore 런타임 기반 에이전트 구현
- 3.CI/CD 코드 푸시 시 정책·CVE 검사를 수행하는 멀티에이전트 보안 분석 시스템, Gateway·Memory 활용
- 4.Kiro·Claude Code·OpenAI Codex 등 로컬 에이전틱 도구와 AgentCore 클라우드 런타임을 결합한 워크플로 제시
왜 중요한가?
AI-DLC라는 개념적 프레임워크를 실제 동작하는 참조 구현으로 구체화해, 클라우드 런타임과 로컬 코딩 에이전트를 어떻게 역할 분담시켜 인간 검토를 유지한 채 개발 속도를 높일지 보여준다.
본문 미리보기
Engineering teams adopting the AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) often struggle to turn concepts into working code. This post walks through two reference implementations on Amazon Bedrock AgentCore, Kiro, and Claude Code: an SQL-to-ER-diagram generator and a multi-agent code security analyzer that put the AI-DLC construction phase into practice.
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- 11:02AI 초안
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