오늘의 주제는 거의 모든 사람이 들어는 받지만 제대로 설명할 수 있는 사람은 거의 없는 주제입니다.바로 AI 에이전트 이야기입니다.회의에서 이 용어를 들었거나, 블로그 게시물에서 읽었거나, 뉴스 헤드라인에서 보셨을 겁니다.모두가 그것에 대해 이야기하고 있죠.하지만 누군가에게 정의를 내려보라고 하면 대답이 금세 모호해집니다.과대광고는 요란하고 정의는 모호하며, 이 용어는 너무 함부로 사용되어 거의 모든 의미를 잃었습니다.사람들이 범하는 가장 흔한 실수는 다음과 같습니다.에이전트가 그저 더 멋진 이름의 책본이라고 생각하는 것이죠.무언가를 물어보면 대답을 합니다.그건 에이전트가 아니라 책본입니다.둘 사이에는 분명한 차이가 있습니다.그렇다면 무엇이 달라진 걸까요?왜 다들 갑자기 에이전트에 열광하는 걸까요?더 중요한 건 개발자가 아닌 여러분이 왜 관심을 가져야 할까요?이번 에피소드가 끝날 때 쯤이면 AI 에이전트가 정확히 무엇인지,왜 마이크로소프트가 이를 중심으로 전체 프레임워크를 구축했는지,그리고 이것이 여러분의 업무 방식에 왜 중요한지 이해하게 될 것입니다. AI 에이전트란 정확히 무엇일까요?책본이 어떻게 작동하는지는 이미 알고 계실 겁니다.무언가를 입력하면 책본이 응답하죠.그것은 대화입니다.반응형이죠.책본은 여러분이 말을 건넬 때까지 기다렸다가 응답합니다.에이전트는 다릅니다.단순히 답하는 것이 아니라 행동합니다.생각하고 결정하고 행동합니다.제가 드릴 수 있는 가장 간단한 정의입니다.작동 방식은 이렇습니다.먼저 에이전트는 생각합니다.거대 언어모델을 사용하여 사용자가 타이핑한 내용뿐만 아니라사용자가 의도한 바가 무엇인지 추론합니다.다음 주 화요일에 사라와 회의를 잡아줘 라고 말하면에이전트는 그 말을 그대로 따라하지 않습니다.그 요청이 실제로 무엇을 의미하는지 생각하죠.그런 다음 결정합니다.요청을 여러 단계로 나눕니다.

회의 예약이 계획이 되는 것이죠.캘린더를 확인하고 빈 시간을 찾고사라의 일정을 확인하고 초대장을 보냅니다.에이전트는 추측하지 않고 일련의 행동을 생성합니다.마지막으로 행동합니다.도구와 서비스를 호출하여 이를 실제로 실행합니다.회의 예약 방법을 알려주는 것이 아니라직접 회의를 예약합니다.날씨 확인 방법을 설명하는 것이 아니라직접 날씨를 확인해서 답을 알려줍니다.자, 그 차이를 생각해보세요.책보순 반응형입니다.다음 질문을 기다리죠.에이전트는 주도적입니다.목표를 주면 스스로 알아서 작업을 수행합니다.추가 정보가 필요하면 질문을 해올 수도 있지만모든 단계를 하나하나 직접 챙겨줄 필요는 없습니다.책보순 도서관의 안내데스크와 같습니다.책이 어디 있는지 물어보면올바른 통로를 알려주는 것과 같습니다.에이전트는 건물 열쇠를 가진 개인 비서와 같습니다.내일 회의에 필요한 주요 고객 정보를 준비해줘라고 말합니다.그러면 직접 정보를 찾고 정리해서브리핑 문서를 건네줍니다.어디서 찾을지, 어떤 형식을 사용할지는 말해주지 않았습니다.알아서 해결한 것이죠.하지만 그 비결은 단순히 LL에 매만 있는 것이 아닙니다.언어모델은 똑똑하지만그 자체로는 손이 없는 두뇌일 뿐입니다.에이전트를 만드는 핵심은추론, 문제를 생각하는 능력, 도구, 세상에 작용하는 능력, 그리고 기억,이전일을 기억하는 능력, 이 세 가지의 결합입니다.이 세 가지를 합치면 단순히 질문에 답하는 것을 넘어실제로 이를 처리하게 됩니다.프레임워크가 등장하기 전 시장은 분절되어 있었습니다.에이전트가 이렇게 유용한데왜 모두가 당장 만들지 않는 걸까요?간단히 말해 최근까지는 매우 복잡하고 어려운 과정이었기 때문입니다.마치 여러 제조사의 부품을 사서 조립하듯직접 여러 도구를 하나하나 꿰어 맞춰야 했기 때문입니다.이를 해결하려는 마이크로소프트의 첫 시도는AI를 애플리케이션에 통합하는 SDK인 시멘틱 커널이었습니다.

강력한 도구였지만 설계도가 아닌 공구함에 불과했습니다.부품은 제공했지만 어떻게 조립할지는 여전히 직접 해결해야 했습니다.그 다음 마이크로소프트 리서치에서 오토젠이 나왔습니다.이 프레임워크는 AI 에이전트들이 서로 대화하고 토론하며협력하는 다중 에이전트 방식을 탐구했습니다.최첨단이긴 했지만 실험적인 단계였고실제 운영 시스템용은 아니었습니다.그래서 개발자들은 어려운 선택을 해야 했습니다.시멘틱 커널은 안정적이고 기업용으로 적합했지만고급 오케스트레이션 패턴이 부족했습니다.오토젠은 흥미로운 다중 에이전트 기능을 갖췄지만실제 운영 환경에서 쓰기엔 무리가 있었습니다.각각 고유한 학습 곡선, 운영 방식, 그리고 커뮤니티가 존재했습니다.마이크로소프트뿐만이 아니었습니다.랭체인, 크레와이 등 수많은 다른 프레임워크가 등장했습니다.생태계는 매우 혼란스러웠습니다.업무에 에이전트를 도입하려면빠르게 변하는 이 분야의 전문가가 되어야 했습니다.어떤 프레임워크를 배워야 할까요?어떤 것이 살아남을까요?마이크로소프트는 실제로 무엇을 지원하고 있을까요?초보자에게는 벅찬 일이었습니다.회사의 AI 에이전트 도입을 고민하는 개발자라고 상상해보세요.조사를 해보니 서로 다른 문서, 패턴, 커뮤니티를 가진 5개의 프레임워크가 나옵니다.어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.어디에 시간을 투자해야 할지 알 수 없습니다.이러한 분절화는 큰 장벽을 만들었습니다.단순히 도구를 배우는 문제가 아니라전체 생태계에 승부를 거는 것이 없습니다.에이전트 사용 사례가 실험 단계를 넘어실제 비즈니스 프로세스로 이동하면서마이크로소프트는 이것이 지속가능하지 않다는 것을 깨달았습니다.그들에게는 하나의 프레임워크, 하나의 통합된 접근 방식,그리고 어떻게 에이전트를 구축할 것인가?라는 질문에 대한 하나의 답변이 필요했습니다.마이크로소프트 에이전트 프레임워크란 무엇일까요?

그래서 마이크로소프트는 기존에 보유하고 있던시멘틱 커널과 오토젠, 두 프레임워크를 하나로 합쳤습니다.그 결과물이 바로 마이크로소프트 에이전트 프레임워크입니다.이는 시멘틱 커널 위 기업용 안정성과오토젠 위 최첨단 멀티 에이전트 패턴을 결합한단일 통합 SDK입니다.두 프레임워크를 개발했던 팀들은이제 이 프레임워크를 위해 함께 협력하고 있습니다.이 프레임워크는 2025년 말에 프리뷰로 출시되었고, 2026년 7월에 버전 1.0에 도달했습니다.이 일정이 중요한 이유는이것이 단순한 연구 프로젝트나 실험이 아님을 말해주기 때문입니다.이는 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 제품입니다.마이크로소프트는 여기에 실제 시스템을 구축하십시오라고 말하고 있는 것입니다.또한 오픈소스이기도 합니다.기터부에서 찾아볼 수 있으며, 7,000개 이상의 스타와 100명이 넘는 기여자가 참여하고 있습니다.커뮤니티는 매우 활발합니다.매주 열리는 오피스 아워를 통해엔지니어링 팀과 직접 대화할 수 있습니다.폐쇄형 제품에서는 경험할 수 없는 부분입니다.이 프레임워크는 파이썬과네들 1급 언어로 지원합니다. C샵 개발자든 파이썬 개발자든 동일한 경험을 제공받습니다.많은 AI 프레임워크가 파이썬만 지원한다는 점을 고려하면이는 매우 중요한 의미를 갖습니다.마이크로소프트는 두 언어를 동등하게 대우하기로의도적으로 결정했습니다.

엔스로픽 클라우드, 아마존 배드락, 구글 재미나이,심지어 오라마를 통한 로컬 모델까지7개 이상의 다양한 모델 제공업체를 지원합니다.에이전트 로직을 한 번 작성하면모든 모델에서 동일하게 작동합니다.특정 공급업체에 종속되지 않습니다.오픈하이에서 엔스로픽으로 전환할 때전체 코드 베이스가 아닌 설정값만 변경하면 됩니다.프레임워크는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.에이전트는 생각하고 행동할 수 있는개별 추론 단위이자 구성 요소입니다.워크플로우는 여러 에이전트를 하나로 묶어주는오케스트레이션 계층입니다.단일 에이전트로 하나의 작업을 수행할 수도 있고팀 전체가 복잡한 과제를 해결할 수도 있습니다.선언적 정의, 디클레러티브 데피니션즈라는 개념도 있습니다. YAML 파일을 통해 에이전트의 동작을 정의하는 방식입니다.즉, 에이전트 구성도 버전 관리가 가능하다는 뜻입니다.기트에 저장하고, 풀 리퀘스트로 검토하며CI, CD 파이프 라인을 통해 배포할 수 있습니다.기업용 팀에게는 엄청난 이점입니다.하지만 제가 여러분께 꼭 말씀드리고 싶은 점이 있습니다.이 프레임워크는 복잡한 시스템을 만드는 개발자만을 위한 것이 아닙니다.기업 환경에 맞춰 설계되었습니다.보안, 규정 준수, 관측 가능성,사람의 개입을 통한 승인 절차 등이사후 추가가 아닌 기본으로 내장되어 있습니다.그것이 바로 이전의 실험적인 프레임워크들과 차별화되는 점입니다.구성 요소는 에이전트, 도구, 메모리, 워크플로우입니다.네 가지 핵심 개념으로 나누어 살펴보겠습니다.이 개념들만 제대로 이해해도프레임워크의 90%를 파악한 것입니다.첫 번째, 에이전트입니다.에이전트는 기본적인 단위입니다.각 에이전트에는 이름과 일련의 지침,그리고 도구에 대한 접근 권한이 있습니다.생각하고 행동할 수 있는 추론 단위입니다.에이전트에게 누구인지, 무엇을 해야 하는지,어떤 자원을 쓸 수 있는지 알려줍니다.

나머지 모든 것은 여기서부터 시작됩니다.다음은 도구입니다.이는 에이전트의 손과 같은 것으로함수, API, 외부 서비스 등에이전트가 호출할 수 있는 날씨 데이터,일정 접근, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업 등을 말합니다.에이전트는 스스로는 이런 작업을 수행하는 방법을 모릅니다.세상과 소통하고 행동을 취하려면 도구가 필요합니다.간단한 함수를 직접 작성할 수도 있고, MCP, 모델 컨텍스트 프로토콜, 서버를 사용할 수도 있습니다.이는 에이전트를 외부 서비스에 연결하는 표준 방식입니다.범용 플러그라고 생각하면 됩니다.서비스가 MCP를 지원하면별도의 통화 코드 없이도 에이전트가 사용할 수 있습니다.그 다음은 메모리입니다.이는 뇌의 저장소와 같습니다.두 가지 유형이 있습니다.세션 수준의 메모리는 단기 기억입니다.단일 대화 중에 일어난 일을 기억합니다.컨텍스트 제공자는 장기 기억입니다.여러 대화에 걸친 선호도와 사실을 기억합니다.메모리는 에이전트를 지능적으로 느끼게 만드는 핵심입니다.메모리가 없으면 모든 상호작용은 처음부터 다시 시작해야 합니다.자기소개를 해도 다음번에 대화할 때는 다 잊어버리게 됩니다.메모리가 있으면 에이전트는 당신이 누구인지,무엇을 논의했는지,무엇을 중요하게 생각하는지 압니다.이는 낯선 사람과 대화하는 것과내 업무를 아는 동료와 대화하는 것의 차이와 같습니다.마지막으로 워크플로우입니다.이는 여러 에이전트가 협업하도록 정의하는 오케스트레이션 계층입니다.워크플로우는 A단계 후 B단계로 이어지는 순차적 방식,여러 에이전트가 같은 문제의 다른 부분을 병렬로 처리하는 동시방식,혹은 조건부 방식이 가능합니다.이런 일이 발생하면 여기로 가세요.저런 일이 발생하면 저기로 가세요.워크플로우는 체크포인트 기능도 지원합니다.작업 도중 실패하더라도 시스템은 중단된 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.처음부터 다시 시작하지 않아도 됩니다.

이는 몇 시간이 걸리거나 여러 단계를 포함하는 장기 실행 작업에 중요합니다.인간 개입, 휴먼 인 더 룩 패턴도 내장되어 있습니다.에이전트는 민감한 작업을 수행하기 전에 일시 중지하고 수인을 요청할 수 있습니다.에이전트가 이메일을 보내 권하 결제를 승인하려 할 때,멈춰서서 사람이 확인해줄 때까지 기다릴 수 있습니다.이는 규제가 엄격한 산업 분야에서 필수적입니다.실제 사례를 하나 들어보겠습니다.영업준비 에이전트를 상상해보세요.내일 고객과 미팅이 있습니다.에이전트에게 준비를 도와줘 라고 말합니다.캘린더를 확인해 시간을 확정합니다. CRM 데이터를 불러와 고객 이력을 확인합니다.마케팅 자료에서 관련 사례 연구를 검색합니다.사용자가 아무것도 하지 않아도 브리핑 문서와 파워포인트 발표 자료를 생성합니다.이것은 책봇이 아닙니다.이것이 바로 에이전트입니다.왜 중요할까요?실질적인 가치 때문입니다.프레임워크가 무엇인지 이해하셨겠지만, AI 시스템을 만드는 개발자가 아니라면 왜 관심을 가져야 할까요?다분히 프레임워크가 단순히 개발자의 터미널에만 머물지 않는다는 점입니다.일상적인 비즈니스 사용자가 상호작용하는 도구들을 구동합니다.이 프레임워크로 구축된 에이전트는 마이크로소프트 팀즈와 코파일러 채팅에 직접 개시할 수 있습니다.즉, 조직의 에이전트가 여러분이 이미 일하고 있는 곳에 존재하는 것입니다.별도의 앱을 설치하거나, 새로운 로그인을 기억하거나 배울 필요가 없습니다.그냥 팀즈를 열면 에이전트가 바로 거기 있습니다. IT 및 비즈니스 의사 결정권자에게는 이것이 더욱 중요합니다.이 프레임워크는 실제로 중요한 엔터프라이즈 제어 기능을 제공합니다.엔트라 아이디를 통한 아이디 관리,에이전트가 필요한 정보만 볼 수 있도록 하는 액세스 제어,에이전트의 모든 활동을 추적하는 감사 로그,그리고 민감한 정보를 보호하는 데이터 거버넌�스가 포함됩니다.

그리고 여러분이 미처 생각하지 못했을지도 모르는 문제가 있습니다.쉐도우 AI는 현실입니다.직원들은 매일 허가되지 않은 AI 도구를 사용하며,회사 데이터를 공개 책봇에 붙여넣고,알 수 없는 서버에 민감한 문서를 업로드하며 문제없기를 바라고 있습니다. IT팀은 이런 상황을 알고 있지만,도구를 금지하는 것만으로는 막을 수 없습니다.사람들은 어떻게든 방법을 찾아낼 테니까요.이 프레임워크는 IT 부서가 승인되고,안전하면서도 현대적인 에이전트를 제공할 수 있는 방법을 제시합니다.직원들에게 AI를 사용하지 마세요, 라고 하는 대신,대신이 에이전트들을 사용하세요, 라고 말할 수 있습니다.이것들은 안전하고 관리되며,여러분의 데이터와 함께 작동합니다.또한 에이전트가 우호죽순 늘어나는 문제도 있으며,이는 이미 일어나고 있습니다.팀들이 추적하기 힘들 정도로 빠르게 에이전트를 만들고 있습니다.이 프레임워크는 이 모든 것을 한 곳에서 관리,모니터링 및 제어할 수 있게 해줍니다.어떤 에이전트가 사용되고 있는지,무엇이 방치되고 있는지,무엇의 주의가 필요한지 확인할 수 있습니다.비용 가시성 또한 중요한 부분입니다.각 에이전트의 운영 비용,어떤 에이전트가 비용이 많이 드는지,어떤 것이 효율적인지,그리고 어디를 최적화해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.무작위 도구나 스크립트 모음으로는 얻을 수 없는 기능입니다.결론적으로 이 프레임워크는실제 조직이 에이아이 에이전트를 실용적이고 안전하며관리 가능한 방식으로 활용하게 해줍니다.단순히 멋진 기술을 만드는 것이 아니라,보안, 규정 준수, 예산,거버넌스와 같은 실질적인 제약이 있는비즈니스 환경에서 작동하는 무언가를 만드는 것이 중요합니다.이러한 요소들을 책임지고 계신다면,이 프레임워크는 여러분께 중요합니다.더 큰 그림 속에서 어떻게 어우러지는지 살펴보겠습니다.그렇다면 에이전트 프레임워크는 실제로 어디에 위치할까요?

독립형 제품이 아니라 훨씬 더 큰 퍼즐의 한 조각입니다.모든 것이 어떻게 연결되는지 살펴보죠.에이저 AI 파운드리부터 시작하겠습니다.이렇게 생각해보세요.에이전트 프레임워크는 에이전트를 만드는 도구이고,파운드리는 에이전트가 살고 실행되는 공간입니다.인프라, 확장성, 모니터링, 보안 등 모든 복잡한 작업을 처리합니다.로컬에서 빌드하고 파운드리에 배포하면,에이전트가 엔터프라이즈 제어 기능을 갖춘 프로덕션 환경에서 실행됩니다.간단하죠.개발자가 아니라면 또 다른 선택지인 코파일럿 스튜디오가 있습니다.이것은 로우 코드 방식입니다.시각적 인터페이스를 사용하여 에이전트의 기능을 정의하고,데이터 소스에 연결한 뒤 틴즈에 게시할 수 있습니다.코드는 필요 없습니다.에이전트 프레임워크는 완벽한 제어를 원하는 개발자를 위한 것입니다.두 방식은 서로를 보완합니다.사용자 지정이 필요한가요?프레임워크를 사용하세요.빠르게 작업해야 하나요?코파일럿 스튜디오를 사용하세요.다음으로 사용자 대상 인터페이스인 마이크로소프트 365 코파일럿이 있습니다.프레임워크로 구축된 에이전트는 코파일럿 내부에서 바로 나타날 수 있습니다.따라서 사용자는 업무에 이미 사용 중인 익숙한 코파일럿 인터페이스를 통해 에이전트와 상호작용합니다.새로운 도구를 배우거나 새로운 워크플로우를 익힐 필요가 없습니다.하지만 진정한 가치는 지능 레이어에서 빛을 발합니다.세 부분으로 구성되어 있습니다.워크 아이큐는 이메일, 일정, 채팅 등 개인 데이터에 연결됩니다.파운드리 아이큐는 문서, 정책, 공유 리소스와 같은 조직의 지식에 연결됩니다.그리고 패브릭 아이큐는 매출 수치, 고객 기록, 운영 지표 등 비즈니스 데이터에 연결됩니다.에이전트는 이 세 가지 모두에서 데이터를 가져올 수 있습니다.바로 그 점이 에이전트를 정말 유용하게 만듭니다.단순히 일반적인 질문에 답하는 것이 아니라 맥락을 파악합니다.

에이전트는 사용자가 누구인지, 무엇을 작업 중인지, 비즈니스에 어떤 데이터가 중요한지 알고 있습니다.에이전트가 영업회의를 위한 브리핑 문서를 준비할 때 추측하지 않습니다.일정, CRM, 마케팅 자료, 회사 지식 베이스에서 데이터를 한 번이 요청으로 가져옵니다.이 모든 것은 마이크로소프트 보안 모델과 함께 작동합니다.아이디 관리를 위한 엔트라 아이디, 기기 관리를 위한 인튠, 위협 방지를 위한 디펜더가 있습니다.조직에서 이미 이러한 도구를 사용 중이라면 프레임워크가 바로 통합됩니다.별도의 보안 계층을 구축할 필요가 없습니다.이미 마이크로소프트 365, 에이저, 파워 플랫폼을 사용하는 조직에게의 프레임워크는 당연한 다음 단계입니다.처음부터 새로 시작하는 것이 아닙니다.여러분은 이미 보유한 것을 확장하고 있는 겁니다.장기적인 비전이요.간단합니다.에이전트가 앱처럼 흔해지는 것이죠.모든 비즈니스 프로세스에 에이전트 계층을 도입하여 사람을 대체하는 것이 아니라 더 나은 정보와 적은 반복 작업으로 더 빠르게 일하도록 돕는 것입니다.이 프레임워크가 바로 그 계층을 구축하는 방법입니다.시작하기 그 첫 번째 단계입니다.좋은 소식이 있습니다.시작하기 위해 AI 전문가가 될 필요는 없습니다.두 가지 경로가 있습니다.코드 없는 노코드, 경로는 코파일럿 스튜디오입니다.시각적 인터페이스에서 드래그 앤 드롭으로 구성하며 코딩이 필요 없습니다.며칠이 아니라 몇 시간 만에 작동하는 무언가를 만들 수 있습니다.특정 비즈니스 문제를 빠르게 해결하는 것이 목표라면 이 경로를 선택하세요.코드 기반 경로는 에이전트 프레임워크 자체를 사용하는 것입니다.파이썬 또는 파이썬, 내 용 패키지를 설치하고 대코드 확장을 사용하면 됩니다.이 확장은 AI 기반 기술을 포함하고 있어 언급할 가치가 충분합니다.원하는 것을 말하기만 하면 됩니다.

내 캘린더를 확인하고 CRM 데이터를 가져오는 영업준비 에이전트를 만들어져 라고 하면 프로젝트 전체를 설계해줍니다.코드, 구성 파일 등 모든 것을 요 빈페이지에서 시작하는 것이 아닙니다.유리한 출발을 하는 셈이죠.이 확장 기능에는 에이전트 인스펙터, 에이전트 인스펙터라는 기능도 포함되어 있습니다.이는 에이전트가 실시간으로 단계별로 무엇을 하고 있는지 보여주는 시각적 도구입니다.에이전트가 생각하는 모습을 볼 수 있습니다.어떤 도구를 호출하는지 볼 수 있습니다.어디서 막히는지 확인할 수 있습니다.마치 쉬운 언어로 말하는 디버거를 가진 것과 같습니다.이미 시멘틱 커널이나 오토젠을 사용 중이라면,기존 코드를 분석하여 단계별 마이그레이션 계획을 생성해주는 마이그레이션 도우미가 있습니다.처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.이 프레임워크는 오픈소스입니다.기터브 저장소는 github.com slash microsoft slash gntframewrk입니다.샘플, 문서, 토론포럼까지 모두 그곳에 있습니다.커뮤니티는 매우 활발합니다.매주 엔지니어링 팀과 직접 소통할 수 있는 오피스 아워가 있습니다.대부분의 프레임워크에서는 쉽게 경험할 수 없는 일이죠.핵심 메시지는 이것입니다.작게 시작하세요.유용한 기능을 하나 수행하는 단일 에이전트를 구축해보세요.캘린더를 확인하는 것일 수도 있고, 이메일을 요약하는 것일 수도 있죠.고객 정보를 찾아보는 것일 수도 있습니다.어떤 느낌인지 직접 경험해보세요.그 다음 규모를 확장하는 겁니다.가장 중요한 것은 개념을 이해하는 것입니다.이번 에피소드의 주제가 바로 그것이었습니다.내용들을 종합하며 마무리하겠습니다.에이전트는 책봇이 아닙니다.스스로 생각하고 결정하며 행동하는 시스템입니다.이 프레임워크가 존재하는 이유는기존 방식의 에이전트 구축이 서로 호환되지 않는 도구와프레임워크를 다루느라 복잡했기 때문입니다.

그런 파편화가 모든 것을 혼란스럽게 만들었죠.그래서 마이크로소프트는 구축, 배포, 관리를 위한 단일화된 방식을 마련했습니다.더 이상 프레임워크를 옮겨다니거나 맞지 않는 조각들을 억지로 맞출 필요가 없습니다.초보자분들을 위한 핵심 요약입니다. AI 에이전트는 마법이 아닙니다.그것들은 추론하고 도구를 사용하며 문맥을 기억하는 구조화된 시스템입니다.마이크로소프트는 이를 구축할 완전한 프레임워크를 제공했으며지금 바로 실무에 활용 가능합니다.이것은 과장 광고가 아닙니다.에이전트는 과거의 앱이나 웹사이트처럼 우리 업무의 일상적인 부분이 되어가고 있습니다.도구는 준비되었고 커뮤니티는 활발하며당신의 첫 에이전트는 생각보다 가까이에 있습니다.더 자세히 알아보고 싶다면기터브 저장소와 데코드 확장 프로그램부터 시작해보세요.즐겨 사용하는 팟캐스트 플랫폼에서 구독하시고이 여정을 시작하는 분들께 공유해주세요.