현장에 가지 못했다 / AI 이야기만 쫓고 싶다 / 하지만 260개 이상의 세션과 영상을 모두 볼 시간이 없다.

그런 분들(＝작년의 나)을 위해, AI 관련 콘텐츠만 추출하여 '3줄 요약 + 우선순위 + 링크'로 정리했습니다.

지난번 '현장에 가지 못한 분들을 위한 정리'의 속편입니다.

📌 이 기사의 구성

본문은 AWS Summit Japan 2026(6/25–26 개최)의 콘텐츠(기조 강연 · Japan 세션 · 회장 부스 사례)만을 다룹니다.

• 기조 강연에서 소개된 신규 서비스(AgentCore harness / Managed KB / Cedar 등)는, 선행 개최된 AWS Summit New York 2026(6/17)에서 처음 등장한 것이 많습니다. 그 상세 정보(1차 정보)는 내용이 섞여 혼란스럽지 않도록 기사 말미의 【란외】 섹션에 정리했습니다.

• 즉, 'Japan에서 무엇이 논의되었는가'는 본문, '그 기능을 더 자세히 알고 싶다'는 란외, 라고 구분되어 있습니다.

• 우선 아래의 마스터 체크리스트를 보고, 관심 있는 테마에 관심 있음 체크

• 각 항목의 3줄 요약만 읽기 (링크를 전부 열 필요 없음)

• 🔴(S) 등급만 링크를 읽거나, 슬라이드 PDF를 AI에 넣어 요약시키기

• 다 본 후에는 이번에 봄에 체크 → 나중에 다시 볼 때 "그때 이게 궁금해서 이건 봤다"를 한눈에 파악 가능

"영상부터 보면 망한다. 기사 → 슬라이드 AI 요약 → 영상은 S랭크만"이 철칙입니다.

본 기사의 중심은 "2. Japan의 세션"입니다. 현장 참가자가 작성한 "지금 바로 읽을 수 있는 AI 리포트"를 엄선했습니다.

• 테마는 "에이전트를 만드는 것"에서 "에이전트를 실무에서 운용·통제·지속 개선하는 것"으로 이행
• 주역은 AgentCore / Kiro / Managed Knowledge Base / Cedar(AgentCore Policy)
• 키워드: AgentCore harness, Managed Knowledge Base, AWS Context, S3 Annotations, Kiro, DevOps Agent, AWS Transform, Continuum / Security Agent, Cedar / AgentCore Policy, Physical AI

규모: 이벤트 카탈로그에 게재된 167개의 브레이크아웃 세션(Breakout Session) 중 약 절반(83개)이 AI 에이전트 관련. 올해의 Japan은 완전히 에이전트 일색이었습니다.

본문 (AWS Summit Japan 2026)

【란외】 기조 강연에서 소개된 신규 서비스의 1차 정보 (발표처: NY Summit 2026 / 공식 문서)

우선순위 범례: 🔴 S (최우선 · 우선 이것부터) / 🟡 A (가능하면) / 🟢 B (여유가 있다면) / 🔵 수시 체크용

링크: https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/event/2120217.html

종별: 기사 (Japan 현지 리포트) / 우선순위: S

3줄 요약:

• AWS의 에이전트 전략은 "업무 / 개발 / 보안을 위한 에이전트" + "에이전트 구축"의 4개 분야로 정리되었다
• "모델이 에이전트의 뇌라면, 하네스(Harness)는 에이전트의 몸이다"라는 설명이 올해의 전체상을 가장 잘 나타낸다
• 고객 사례로서, Claude Code의 전사 도입으로 약 80%의 소스 코드가 AI 생성 · PR 수 1.5배, 자체 소형 모델로 정확도 +10pt · 추론 5배 등 구체적인 수치가 제시되었다

왜 보는가: Japan 기조 강연 영상을 보기 전에, 이것 한 편으로 요점을 파악할 수 있다. 시간이 없다면 우선 이것부터.

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

이 부분이 본 기사의 중심입니다.

(2-1) 찾는 입구 → (2-2) 지금 바로 읽을 수 있는 리포트 → (2-3) 온디맨드 공개 후의 쇼핑 리스트 순으로 나열되어 있습니다.

시간이 없는 분들은 (2-2)를 3개만 읽어도, 올해 AI 에이전트(AI Agent)의 「실제 운영(Production)의 리얼리티」를 상당히 파악할 수 있습니다.

• 기조연설·260개 이상의 세션 카탈로그 / 타임테이블로의 입구

온디맨드(On-demand) 송출 방법은 「준비되는 대로 공식 사이트에서 공지」. 영상·슬라이드는 이곳에 공개될 전망입니다. 북마크 권장

- [ ] 관심 있었던 내용

- [ ] 이번에 본 내용

• 개최 전에 작성된 사전 가이드. AI 관련 내용을 중심으로 주목할 만한 세션 10개를 세션 ID와 함께 소개
• 각 세션의 「일시·연사·관련 서비스·추천 포인트」까지 기재되어 있어, 쇼핑 리스트를 만들기에 최적
• 아래의 (2-3)은 이 가이드를 토대로 제가 AI 관점에서 재평가한 것입니다

- [ ] 관심 있었던 내용

- [ ] 이번에 본 내용

• Classmethod 직원에 의한 Japan 세션 리포트가 특설 포털에서 수시로 공개됨 (단골 메뉴)
• 찾는 팁:
  site:dev.classmethod.jp "AWS Summit Japan 2026" Bedrock

과 같이 키워드로 좁혀서 검색 - 현지 참가자가 「무엇이 중요했는가」를 인력으로 압축했기에 영상보다 빠름

- [ ] 관심 있었던 내용

- [ ] 이번에 본 내용

여기가 가장 알짜배기입니다. 현지 참가자가 청강하고 작성한 리포트이므로, 영상 공개를 기다리지 않고도 「결국 무엇이 논의되었는가」를 지금 바로 읽을 수 있습니다. 특히 상위 2개는 실제 운영 설계와 직결됩니다.

링크: https://blog.serverworks.co.jp/AWS_Summit_Japan_2026__CNS454

왜 재미있고/도움이 되는가：

**「결정론적인 골격(Step Functions) 안에, 비결정론적인 AI 에이전트(Bedrock / AgentCore)를 심는다」**라는 설계 사상이 주제. 올해의 테마인 「LLM은 어드바이저리(Advisory), 골격은 코드로 결정론적으로」의 구현 그 자체 - 전처리(정형화·검증) → AI 판단 → 후처리(저장·통지·감사)라는 틀에, waitForTaskToken을 사용하여 human-in-the-loop를 삽입하는 구성이 도해되어 있음 - 「에이전트가 폭주하더라도, 외부의 워크플로우가 안전밸브가 된다」는, 실제 운영에서 AI를 움직이는 왕도 패턴을 배울 수 있음

→ 실제 운영에서 AI 에이전트를 안전하게 구동하는 설계를 고민하고 있는 분이라면, 우선 이것부터 보세요.

- [ ] 관심 있었던 내용

- [ ] 이번에 본 내용

링크: https://iret.media/200704

왜 재미있고/도움이 되는가：

• AI 에이전트의 실제 운영을 「기반 구축 / 고품질로 연마 / 지속 운영」의 3단계·9규칙으로 정리한 운영 지도 - 평가(지속 테스트·A/B 테스트), 메모리(Memory) / Gateway를 통한 도구 통합, 보안 분리·가드레일(Guardrail), AgentCore optimization 및 AWS Agent Registry (Preview)까지 실제 운영 요소를 망라 - 「AI 에이전트를 개발한다는 것은 무엇인가」라는 조직 프로세스 이야기까지 깊이 있게 다룸

→ AgentCore로 실제 운영을 시작하기 전의 체크리스트로서 매우 우수함.

- [ ] 관심 있었던 내용

- [ ] 이번에 본 내용

링크: https://iret.media/200468

왜 재미있고/도움이 되는가：

• 사내 도입의 최대 장벽인 「평가가 어렵다」를 정면으로 다룸. 성공/실패의 이분법으로는 원인을 파악할 수 없으며, 의도 이해·도구 선택·계획 타당성·안전성까지 다각도로 살펴볼 필요가 있다는 정리 - 대응책은 「수동 테스트 → 평가 하네스(Evaluation Harness) 구축·보수로 단계적 육성」, 「AgentCore evaluations의 LLM-as-a-Judge를 통한 다각도 평가」 - 액세스 수단(Knowledge Base / MCP 서버 / 데스크톱형)의 선택이나, 구축형 에이전트의 병목 현상에 대해서도 솔직하게 기술

→ 「도입은 했지만 평가 단계에서 막혀 있는」 사람들에게 와닿는 현장의 리얼리티.

- [ ] 관심 있었던 내용

- [ ] 이번에 본 내용

＋α (체험형·휴식): Serverworks의 부스 리포트(AgentCore Runtime으로 실시간 작곡·VJ를 하는 「AI DJ/VJ」 등)도 읽을거리로서 재미있습니다 → https://blog.serverworks.co.jp/AWS_Summit_Japan_2026__booth

동영상·슬라이드가 공개되면, 여기서 우선순위 순으로 확인하세요. NHN의 10가지 선정 목록을 AI 관련 내용으로 압축하여 저의 평가(🔴/🟡)를 다시 매겼습니다.

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

※ AI 이외에도 양질의 세션:

ARC339 (2025/10의 대규모 장애로부터 배우는 레질리언스 (Resilience). Fidelity가 9분 만에 2000개의 앱을 다른 리전으로 이전), DAT338 (Aurora DSQL 완전 해설), DAT318 (RDS/Aurora 비용 최적화). AI 공부 중 휴식용으로 추천합니다.

"그래서, 실무에서는 어떻게 쓰이고 있는가?"를 알고 싶은 분들을 위한 내용입니다. 모두 Japan 행사장 전시 내용입니다. 제조업 관련 내용은 SMB (중소기업) 프로젝트의 레퍼런스로 강력합니다.

• 소프트웨어 PLC 개발 환경인 CODESYS의 MCP 서버를 통해 소스를 분석하고, 수정 제안 → 승인 후 적용
• 수정을 즉시 실무에 적용하지 않고, 클라우드 상의 NVIDIA Isaac Sim에서 동작 검증 후 적용
• "AI가 제안 → 시뮬레이션으로 검증 → 사람이 승인"이라는 제조 현장용 안전 루프의 실제 사례

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

• 로봇 암 1대를 Kiro에 대한 일본어 지시만으로 4단계 설계하는 데모 (기반 모델은 Claude Opus 4.8 등)
• CAE 해석·CAD 조작·과거 지식 활용 등, 숙련도 의존도가 높은 설계 업무를 AI로 가속
• HPC 기반 EDH (구 SOCA) 소개 포함

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

링크: https://www.qes.co.jp/media/aws/a1008

• 실시간 축구 중계 에이전트 (AgentCore + GRF 서버 + WebRTC/SSE 스트리밍)의 구성이 구체적임
• 공장 안전 관리 AI 「안전 요시! (Anzen Yoshi!)」를 통한 에지(Edge) 측에서의 보호구 미착용 감지 등, 현장 AI 구현 사례를 볼 수 있음
• "생성형 AI를 업무의 어느 부분에 적용할 것인가"라는 관점을 얻을 수 있음

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

• 가상 로봇(자율 주행차·드론)이 NVIDIA Isaac Sim 상에서 강화학습 (RL)을 수행하며, 자율 주행 및 레이싱을 하는 모습을 체험할 수 있는 부스
• 이미지로부터 3D 데이터를 생성 (3D Gaussian Splatting / Image to 3D) → Step Functions로 자동 파이프라인화 → SDMA (Spatial Data Management on AWS)로 일원 관리하는 구성이 구체적으로 해설됨 - 물류 AGV·건설 드론 점검·공장의 자율 반송 로봇 등 Physical AI의 실제 유스케이스 (Use Case)까지 깊이 있게 다루며, 구성 요소 (EC2 GPU / DCV / Step Functions / S3 / DynamoDB / EventBridge)도 모두 공개

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

• 생성형 AI의 다음 파도인 "실세계에서 움직이는 AI (Physical AI)" 특설 구역이 올해의 관전 포인트 중 하나
• 외과 특화형 생성형 AI (Surgical VLM) 등 날카로운 사례 소개

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

⚠️ 여기서부터 아래는

AWS Summit New York 2026 (6/17) 발표 / 공식 문서입니다. Japan 행사장 콘텐츠는 아니지만, Japan 기조연설에서 소개된 각 기능의 상세 내용을 심층 분석하기 위해 정리했습니다. "기능의 내용까지 알고 싶은 사람"을 위한 부록입니다.

링크: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/top-announcements-of-the-aws-summit-in-new-york-2026/

종류: 공식 블로그 (NY Summit 발표) / 우선순위: S (1차 정보)

• 올해 신규 서비스의 1차 정보. AgentCore harness GA, Managed Knowledge Base, Web Search on AgentCore, Continuum, Security Agent 등을 목록으로 확인할 수 있음
• Japan 기조연설에서 소개된 기능의 "발표처"는 거의 이곳임

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- [ ] 이번에 봄

링크: https://qiita.com/hayao_k/items/44b25e2a51d12482a308

종류: 기사 (NY 발표의 일본어 압축·비공식) / 우선순위: A

• 상기 공식 발표를 일본어로 엔지니어 관점에서 압축한 비공식 정리. 공식 문서보다 읽기 쉬움
• AgentCore harness / Managed KB / Continuum / DevOps Agent / AWS Context 등을 기능별로 정리

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

harness·Managed KB·Web Search·AWS Context의 상세 내용은 위의

란외 A의 2개 글에 있음. 나아가 구현에 더 가까운 최신 정보를 원하는 사람은 아래를 참고.

• Summit 직전 주 업데이트 밀집. AgentCore Identity, Step Functions의 AgentCore 추론 단계 통합, Bedrock 상의 OpenAI 모델 GA 등
• Step Functions에서 매니지드 하네스 (Managed Harness)를 Workflow Studio로 직접 만들 수 있다는 점은 구현자에게 중요

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

링크: https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2026/06/agentcore-memory-cross-account-access/

종류: 공식 업데이트 (2026/6/23) / 우선순위: S (1차 정보)

• 복수 AWS 계정에 걸친 에이전트 구성이 가능해짐. 메모리 리소스와 이를 사용하는 에이전트를 별도 계정으로 분리할 수 있음 - 리소스 기반 정책 (Resource-based policy)으로 "별도 계정의 Principal에 메모리의 데이터 플레인 (Data Plane) API 호출을 허용". 이벤트 생성·기록 쓰기/조회·시맨틱 검색 (Semantic Search)을 풀 ARN 참조로 크로스 계정 (Cross-account) 실행
• 전달 대상 (S3 / SNS / Kinesis Data Streams)도 별도 계정에 둘 수 있음

중요한 이유: 에이전트의 메모리를 "테넌트/계정별로 분리하면서 중앙에서 사용"하는 설계를 구축할 수 있음. 멀티 계정을 전제로 하는 멀티 테넌트 SaaS 운영에 직결되는 중요한 업데이트.

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「시스템 프롬프트에 『~해서는 안 된다』라고 써도 LLM은 이를 지킬 보장이 없다」—— 그 과제에 대한 해답. 평가가 확립된 공식 문서/블로그이므로, 언제 읽어도 가치가 있습니다.

• LLM은 비결정적(Non-deterministic)이므로 「에이전트 코드의 외부」에서 결정론적(Deterministic)으로 제어할 필요가 있다는 설계 사상
• Cedar는 오픈 소스 인가 정책 언어(CNCF 참여). default-deny / forbid-wins, 형식 검증(Formal Verification) 가능
• 「LLM의 유연성 × 자동 추론의 엄격함」을 결합한 뉴로-심볼릭 (neuro-symbolic) 접근 방식

- [ ] 관심 있음

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• Gateway가 모든 요청을 툴(Tool)에 도달하기 전에 Cedar로 평가. 자연어 → Cedar 자동 변환 (NL2Cedar)
• 모든 결정은 CloudWatch에 기록되어 감사(Audit) 가능

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

링크: https://serverless.co.jp/blog/dup1-l9i3/

• 「환불 툴은 1,000달러 미만만 허용」과 같은 조건부 제어를 실제 코드에서 검증
• 더 깊이 파고들려면 Serverworks의 블로그 (https://blog.serverworks.co.jp/agentcore_gateway-policy)도 좋습니다.

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

링크: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-security-agent-adds-threat-modeling-kiro-power-and-claude-code-plugin-and-more/

종류: 공식 블로그 (NY Summit 발표 / 2026-06-23) / 우선순위: A (1차 정보)

위협 모델링 (Threat Modeling, 프리뷰): 설계 문서나 소스 코드를 분석하여 데이터 흐름(Data Flow) · 아키텍처 · 신뢰 경계(Trust Boundary)의 컨텍스트를 구축. STRIDE로 위협을 식별하고 완화책을 제시 -
코드 리뷰 업데이트 (프리뷰): PR 스캔 + 시정, 보안 요구사항 팩, 시뮬레이션 검증. GitHub / GitLab / Bitbucket / Confluence 대응 -
Kiro 파워 / Claude Code 플러그인 / MCP 통합: IDE · CLI · AI-IDE에서 직접, 위협 모델 생성 · 코드 리뷰 · 시정을 오픈 MCP를 통해 실행. 결과는 인라인으로 표시 (위협 모델은 .security-agent/threat_model.md에 저장)

왜 보는가: 설계 → 개발 → 배포의 모든 페이즈를 하나의 에이전트로 커버하는 「보안의 시프트 레프트 (Shift-left)」의 구체적인 모습. Claude Code 사용자는 특히 와닿을 내용입니다.

- [ ] 관심 있음

- [ ] 이번에 봄

상세 내용은

란외 A의 2개 (특히 hayao_k 님의 정리)에 기능별로 정리되어 있습니다. 요점만 재게시:

DevOps Agent 릴리스 관리: 운영 환경 적용 전에 코드 변경의 릴리스 준비 상태를 리뷰하고, 운영 환경에 준하는 환경에서 자율 릴리스 테스트를 실행 -
AWS Transform 지속적 모더니제이션 (Continuous Modernization): 리포지토리를 지속적으로 스캔하여 기술 부채를 탐지하고, 자율 수정 PR을 자동 생성 -
Kiro for iOS: 스마트폰에서 에이전트 세션 시작 · 모니터링 · 차이 확인 · 승인

※ Japan 회장에서의 Kiro 실례는, 본편 「3. 회장 부스」의 제품 설계 개발 데모에서 볼 수 있습니다.

• 올해 AWS Summit Japan의 테마는
  「에이전트를 만드는 것」에서 「운영 · 통제 · 개선하는 것」으로 -
• 시간이 없다면, 우선
  **본편 1 (기조 강연 리포트) → 본편 2-2 (지금 바로 읽을 수 있는 리포트 3개)**만으로도 올해 AI 에이전트의 실체를 상당히 파악할 수 있습니다. -
• 온디맨드(On-demand)가 공개되면,
  **본편 2-3의 「쇼핑 리스트」**를 가지고 필요한 부분만 보세요. -
• 「기능의 내용을 알고 싶다」는 【란외】로

영상부터 들어가면 죽습니다.

기사 → 슬라이드 AI 요약 → 필요하다면 영상 순서가 정답입니다.

※ 본 기사의 링크 대상 내용 및 공개 상황은 변경될 수 있습니다. 최신 정보는 각 공식 사이트에서 확인해 주세요.