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이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
AI 코딩 어시스턴트가 발전하면서 자연어로 코드를 빠르게 생성할 수 있게 되었지만, AI가 생성한 코드의 품질과 보안을 체계적으로 보장하는 것은 여전히 과제입니다. 단일 AI Agent에게 모든 작업을 맡기면 컨텍스트 과부하, 역할 충돌, 병렬 처리 불가 등의 한계가 발생합니다. 본 과정에서는 Anthropic의 Multi-agent 연구 결과를 바탕으로, Kiro의 Subagent 기능을 활용하여 Dev(코드 작성), Review(보안·품질 검토), QA(테스트·검증), Docs(문서화) 4개 Agent로 구성된 구조화된 개발 워크플로우를 구축하는 방법을 다룹니다. 각 Agent의 역할 정의, 프롬프트 설계 원칙(역할 부여, XML 태그 구조화, Chain of Thought 등), Subagent 오케스트레이션, Human-in-the-Loop 체크포인트까지의 전체 과정을 안내합니다.
