WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.460
오늘의 주제는 거의 모든 사람이 들어는 받지만 제대로 설명할 수 있는 사람은 거의 없는 주제입니다.

00:00:03.600 --> 00:00:05.180
바로 AI 에이전트 이야기입니다.

00:00:05.340 --> 00:00:08.600
회의에서 이 용어를 들었거나, 블로그 게시물에서 읽었거나, 뉴스 헤드라인에서 보셨을 겁니다.

00:00:08.820 --> 00:00:10.440
모두가 그것에 대해 이야기하고 있죠.

00:00:10.660 --> 00:00:13.760
하지만 누군가에게 정의를 내려보라고 하면 대답이 금세 모호해집니다.

00:00:13.920 --> 00:00:18.240
과대광고는 요란하고 정의는 모호하며, 이 용어는 너무 함부로 사용되어 거의 모든 의미를 잃었습니다.

00:00:18.560 --> 00:00:20.520
사람들이 범하는 가장 흔한 실수는 다음과 같습니다.

00:00:20.820 --> 00:00:23.120
에이전트가 그저 더 멋진 이름의 책본이라고 생각하는 것이죠.

00:00:23.300 --> 00:00:24.660
무언가를 물어보면 대답을 합니다.

00:00:24.920 --> 00:00:26.420
그건 에이전트가 아니라 책본입니다.

00:00:26.420 --> 00:00:28.260
둘 사이에는 분명한 차이가 있습니다.

00:00:28.500 --> 00:00:29.920
그렇다면 무엇이 달라진 걸까요?

00:00:30.100 --> 00:00:32.100
왜 다들 갑자기 에이전트에 열광하는 걸까요?

00:00:32.260 --> 00:00:35.280
더 중요한 건 개발자가 아닌 여러분이 왜 관심을 가져야 할까요?

00:00:35.460 --> 00:00:38.120
이번 에피소드가 끝날 때 쯤이면 AI 에이전트가 정확히 무엇인지,

00:00:38.460 --> 00:00:41.060
왜 마이크로소프트가 이를 중심으로 전체 프레임워크를 구축했는지,

00:00:41.440 --> 00:00:44.000
그리고 이것이 여러분의 업무 방식에 왜 중요한지 이해하게 될 것입니다.

00:00:44.180 --> 00:00:46.120
AI 에이전트란 정확히 무엇일까요?

00:00:46.340 --> 00:00:48.280
책본이 어떻게 작동하는지는 이미 알고 계실 겁니다.

00:00:48.540 --> 00:00:50.100
무언가를 입력하면 책본이 응답하죠.

00:00:50.300 --> 00:00:51.180
그것은 대화입니다.

00:00:51.400 --> 00:00:52.080
반응형이죠.

00:00:52.300 --> 00:00:54.620
책본은 여러분이 말을 건넬 때까지 기다렸다가 응답합니다.

00:00:54.620 --> 00:00:55.700
에이전트는 다릅니다.

00:00:55.920 --> 00:00:57.400
단순히 답하는 것이 아니라 행동합니다.

00:00:57.580 --> 00:00:58.960
생각하고 결정하고 행동합니다.

00:00:59.100 --> 00:01:00.520
제가 드릴 수 있는 가장 간단한 정의입니다.

00:01:00.680 --> 00:01:01.660
작동 방식은 이렇습니다.

00:01:01.920 --> 00:01:03.360
먼저 에이전트는 생각합니다.

00:01:03.560 --> 00:01:05.940
거대 언어모델을 사용하여 사용자가 타이핑한 내용뿐만 아니라

00:01:05.940 --> 00:01:07.680
사용자가 의도한 바가 무엇인지 추론합니다.

00:01:07.880 --> 00:01:09.920
다음 주 화요일에 사라와 회의를 잡아줘 라고 말하면

00:01:09.920 --> 00:01:11.860
에이전트는 그 말을 그대로 따라하지 않습니다.

00:01:12.040 --> 00:01:14.300
그 요청이 실제로 무엇을 의미하는지 생각하죠.

00:01:14.500 --> 00:01:15.620
그런 다음 결정합니다.

00:01:15.880 --> 00:01:17.320
요청을 여러 단계로 나눕니다.

00:01:17.500 --> 00:01:19.100
회의 예약이 계획이 되는 것이죠.

00:01:19.300 --> 00:01:21.000
캘린더를 확인하고 빈 시간을 찾고

00:01:21.000 --> 00:01:22.960
사라의 일정을 확인하고 초대장을 보냅니다.

00:01:23.160 --> 00:01:25.420
에이전트는 추측하지 않고 일련의 행동을 생성합니다.

00:01:25.640 --> 00:01:26.800
마지막으로 행동합니다.

00:01:27.000 --> 00:01:28.980
도구와 서비스를 호출하여 이를 실제로 실행합니다.

00:01:29.140 --> 00:01:30.380
회의 예약 방법을 알려주는 것이 아니라

00:01:30.380 --> 00:01:31.420
직접 회의를 예약합니다.

00:01:31.600 --> 00:01:32.860
날씨 확인 방법을 설명하는 것이 아니라

00:01:32.860 --> 00:01:34.480
직접 날씨를 확인해서 답을 알려줍니다.

00:01:34.660 --> 00:01:36.060
자, 그 차이를 생각해보세요.

00:01:36.280 --> 00:01:37.380
책보순 반응형입니다.

00:01:37.600 --> 00:01:38.800
다음 질문을 기다리죠.

00:01:38.960 --> 00:01:40.160
에이전트는 주도적입니다.

00:01:40.440 --> 00:01:42.580
목표를 주면 스스로 알아서 작업을 수행합니다.

00:01:42.780 --> 00:01:44.720
추가 정보가 필요하면 질문을 해올 수도 있지만

00:01:44.720 --> 00:01:47.260
모든 단계를 하나하나 직접 챙겨줄 필요는 없습니다.

00:01:47.260 --> 00:01:49.420
책보순 도서관의 안내데스크와 같습니다.

00:01:49.780 --> 00:01:50.920
책이 어디 있는지 물어보면

00:01:50.920 --> 00:01:52.720
올바른 통로를 알려주는 것과 같습니다.

00:01:53.060 --> 00:01:55.680
에이전트는 건물 열쇠를 가진 개인 비서와 같습니다.

00:01:56.060 --> 00:01:58.500
내일 회의에 필요한 주요 고객 정보를 준비해줘

00:01:58.500 --> 00:01:59.240
라고 말합니다.

00:01:59.500 --> 00:02:01.100
그러면 직접 정보를 찾고 정리해서

00:02:01.100 --> 00:02:02.380
브리핑 문서를 건네줍니다.

00:02:02.600 --> 00:02:04.940
어디서 찾을지, 어떤 형식을 사용할지는 말해주지 않았습니다.

00:02:05.100 --> 00:02:06.040
알아서 해결한 것이죠.

00:02:06.240 --> 00:02:08.240
하지만 그 비결은 단순히 LL에 매만 있는 것이 아닙니다.

00:02:08.420 --> 00:02:09.460
언어모델은 똑똑하지만

00:02:09.460 --> 00:02:11.400
그 자체로는 손이 없는 두뇌일 뿐입니다.

00:02:11.600 --> 00:02:13.100
에이전트를 만드는 핵심은

00:02:13.100 --> 00:02:18.220
추론, 문제를 생각하는 능력, 도구, 세상에 작용하는 능력, 그리고 기억,

00:02:18.520 --> 00:02:21.420
이전일을 기억하는 능력, 이 세 가지의 결합입니다.

00:02:21.660 --> 00:02:24.680
이 세 가지를 합치면 단순히 질문에 답하는 것을 넘어

00:02:24.680 --> 00:02:26.060
실제로 이를 처리하게 됩니다.

00:02:26.260 --> 00:02:29.080
프레임워크가 등장하기 전 시장은 분절되어 있었습니다.

00:02:29.260 --> 00:02:30.500
에이전트가 이렇게 유용한데

00:02:30.500 --> 00:02:32.520
왜 모두가 당장 만들지 않는 걸까요?

00:02:32.700 --> 00:02:36.300
간단히 말해 최근까지는 매우 복잡하고 어려운 과정이었기 때문입니다.

00:02:36.500 --> 00:02:38.900
마치 여러 제조사의 부품을 사서 조립하듯

00:02:38.900 --> 00:02:42.260
직접 여러 도구를 하나하나 꿰어 맞춰야 했기 때문입니다.

00:02:42.260 --> 00:02:44.500
이를 해결하려는 마이크로소프트의 첫 시도는

00:02:44.500 --> 00:02:48.040
AI를 애플리케이션에 통합하는 SDK인 시멘틱 커널이었습니다.

00:02:48.140 --> 00:02:50.720
강력한 도구였지만 설계도가 아닌 공구함에 불과했습니다.

00:02:50.960 --> 00:02:53.740
부품은 제공했지만 어떻게 조립할지는 여전히 직접 해결해야 했습니다.

00:02:53.980 --> 00:02:56.320
그 다음 마이크로소프트 리서치에서 오토젠이 나왔습니다.

00:02:56.520 --> 00:02:59.200
이 프레임워크는 AI 에이전트들이 서로 대화하고 토론하며

00:02:59.200 --> 00:03:01.060
협력하는 다중 에이전트 방식을 탐구했습니다.

00:03:01.320 --> 00:03:03.380
최첨단이긴 했지만 실험적인 단계였고

00:03:03.380 --> 00:03:04.860
실제 운영 시스템용은 아니었습니다.

00:03:05.160 --> 00:03:07.140
그래서 개발자들은 어려운 선택을 해야 했습니다.

00:03:07.140 --> 00:03:09.800
시멘틱 커널은 안정적이고 기업용으로 적합했지만

00:03:09.800 --> 00:03:11.940
고급 오케스트레이션 패턴이 부족했습니다.

00:03:12.120 --> 00:03:14.440
오토젠은 흥미로운 다중 에이전트 기능을 갖췄지만

00:03:14.440 --> 00:03:17.040
실제 운영 환경에서 쓰기엔 무리가 있었습니다.

00:03:17.220 --> 00:03:20.640
각각 고유한 학습 곡선, 운영 방식, 그리고 커뮤니티가 존재했습니다.

00:03:21.140 --> 00:03:22.600
마이크로소프트뿐만이 아니었습니다.

00:03:22.840 --> 00:03:25.840
랭체인, 크레와이 등 수많은 다른 프레임워크가 등장했습니다.

00:03:26.120 --> 00:03:27.800
생태계는 매우 혼란스러웠습니다.

00:03:28.020 --> 00:03:29.340
업무에 에이전트를 도입하려면

00:03:29.340 --> 00:03:31.500
빠르게 변하는 이 분야의 전문가가 되어야 했습니다.

00:03:31.500 --> 00:03:33.340
어떤 프레임워크를 배워야 할까요?

00:03:33.480 --> 00:03:34.600
어떤 것이 살아남을까요?

00:03:34.860 --> 00:03:36.780
마이크로소프트는 실제로 무엇을 지원하고 있을까요?

00:03:36.920 --> 00:03:38.460
초보자에게는 벅찬 일이었습니다.

00:03:38.580 --> 00:03:41.460
회사의 AI 에이전트 도입을 고민하는 개발자라고 상상해보세요.

00:03:41.700 --> 00:03:45.980
조사를 해보니 서로 다른 문서, 패턴, 커뮤니티를 가진 5개의 프레임워크가 나옵니다.

00:03:46.160 --> 00:03:47.780
어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

00:03:48.020 --> 00:03:49.760
어디에 시간을 투자해야 할지 알 수 없습니다.

00:03:50.040 --> 00:03:51.900
이러한 분절화는 큰 장벽을 만들었습니다.

00:03:52.220 --> 00:03:53.660
단순히 도구를 배우는 문제가 아니라

00:03:53.660 --> 00:03:55.640
전체 생태계에 승부를 거는 것이 없습니다.

00:03:56.000 --> 00:03:57.380
에이전트 사용 사례가 실험 단계를 넘어

00:03:57.380 --> 00:03:58.740
실제 비즈니스 프로세스로 이동하면서

00:03:58.740 --> 00:04:01.220
마이크로소프트는 이것이 지속가능하지 않다는 것을 깨달았습니다.

00:04:01.460 --> 00:04:03.580
그들에게는 하나의 프레임워크, 하나의 통합된 접근 방식,

00:04:03.780 --> 00:04:05.180
그리고 어떻게 에이전트를 구축할 것인가?

00:04:05.300 --> 00:04:07.080
라는 질문에 대한 하나의 답변이 필요했습니다.

00:04:07.340 --> 00:04:09.640
마이크로소프트 에이전트 프레임워크란 무엇일까요?

00:04:09.820 --> 00:04:11.620
그래서 마이크로소프트는 기존에 보유하고 있던

00:04:11.620 --> 00:04:14.380
시멘틱 커널과 오토젠, 두 프레임워크를 하나로 합쳤습니다.

00:04:14.560 --> 00:04:17.660
그 결과물이 바로 마이크로소프트 에이전트 프레임워크입니다.

00:04:17.880 --> 00:04:20.060
이는 시멘틱 커널 위 기업용 안정성과

00:04:20.060 --> 00:04:22.740
오토젠 위 최첨단 멀티 에이전트 패턴을 결합한

00:04:22.740 --> 00:04:24.220
단일 통합 SDK입니다.

00:04:24.400 --> 00:04:25.940
두 프레임워크를 개발했던 팀들은

00:04:25.940 --> 00:04:28.140
이제 이 프레임워크를 위해 함께 협력하고 있습니다.

00:04:28.400 --> 00:04:31.000
이 프레임워크는 2025년 말에 프리뷰로 출시되었고,

00:04:31.380 --> 00:04:33.500
2026년 7월에 버전 1.0에 도달했습니다.

00:04:33.800 --> 00:04:34.780
이 일정이 중요한 이유는

00:04:34.780 --> 00:04:37.480
이것이 단순한 연구 프로젝트나 실험이 아님을 말해주기 때문입니다.

00:04:37.660 --> 00:04:39.600
이는 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 제품입니다.

00:04:39.780 --> 00:04:41.660
마이크로소프트는 여기에 실제 시스템을 구축하십시오

00:04:41.660 --> 00:04:42.420
라고 말하고 있는 것입니다.

00:04:42.540 --> 00:04:43.840
또한 오픈소스이기도 합니다.

00:04:43.840 --> 00:04:45.020
기터부에서 찾아볼 수 있으며,

00:04:45.340 --> 00:04:47.500
7,000개 이상의 스타와 100명이 넘는 기여자가 참여하고 있습니다.

00:04:47.720 --> 00:04:49.080
커뮤니티는 매우 활발합니다.

00:04:49.300 --> 00:04:50.620
매주 열리는 오피스 아워를 통해

00:04:50.620 --> 00:04:52.360
엔지니어링 팀과 직접 대화할 수 있습니다.

00:04:52.560 --> 00:04:54.720
폐쇄형 제품에서는 경험할 수 없는 부분입니다.

00:04:54.920 --> 00:04:56.300
이 프레임워크는 파이썬과

00:04:56.300 --> 00:04:57.800
네들 1급 언어로 지원합니다.

00:04:58.040 --> 00:05:01.080
C샵 개발자든 파이썬 개발자든 동일한 경험을 제공받습니다.

00:05:01.340 --> 00:05:03.500
많은 AI 프레임워크가 파이썬만 지원한다는 점을 고려하면

00:05:03.500 --> 00:05:04.680
이는 매우 중요한 의미를 갖습니다.

00:05:05.040 --> 00:05:06.960
마이크로소프트는 두 언어를 동등하게 대우하기로

00:05:06.960 --> 00:05:07.980
의도적으로 결정했습니다.

00:05:13.840 --> 00:05:16.000
엔스로픽 클라우드, 아마존 배드락, 구글 재미나이,

00:05:16.240 --> 00:05:17.540
심지어 오라마를 통한 로컬 모델까지

00:05:17.540 --> 00:05:19.320
7개 이상의 다양한 모델 제공업체를 지원합니다.

00:05:19.480 --> 00:05:20.820
에이전트 로직을 한 번 작성하면

00:05:20.820 --> 00:05:22.560
모든 모델에서 동일하게 작동합니다.

00:05:22.740 --> 00:05:24.600
특정 공급업체에 종속되지 않습니다.

00:05:24.840 --> 00:05:26.560
오픈하이에서 엔스로픽으로 전환할 때

00:05:26.560 --> 00:05:28.940
전체 코드 베이스가 아닌 설정값만 변경하면 됩니다.

00:05:29.200 --> 00:05:31.480
프레임워크는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

00:05:31.780 --> 00:05:33.420
에이전트는 생각하고 행동할 수 있는

00:05:33.420 --> 00:05:35.140
개별 추론 단위이자 구성 요소입니다.

00:05:35.400 --> 00:05:37.340
워크플로우는 여러 에이전트를 하나로 묶어주는

00:05:37.340 --> 00:05:38.520
오케스트레이션 계층입니다.

00:05:38.700 --> 00:05:40.420
단일 에이전트로 하나의 작업을 수행할 수도 있고

00:05:40.420 --> 00:05:42.460
팀 전체가 복잡한 과제를 해결할 수도 있습니다.

00:05:42.660 --> 00:05:45.260
선언적 정의, 디클레러티브 데피니션즈라는 개념도 있습니다.

00:05:45.500 --> 00:05:47.860
YAML 파일을 통해 에이전트의 동작을 정의하는 방식입니다.

00:05:48.040 --> 00:05:50.400
즉, 에이전트 구성도 버전 관리가 가능하다는 뜻입니다.

00:05:50.600 --> 00:05:52.400
기트에 저장하고, 풀 리퀘스트로 검토하며

00:05:52.400 --> 00:05:54.420
CI, CD 파이프 라인을 통해 배포할 수 있습니다.

00:05:54.640 --> 00:05:56.320
기업용 팀에게는 엄청난 이점입니다.

00:05:56.320 --> 00:05:58.680
하지만 제가 여러분께 꼭 말씀드리고 싶은 점이 있습니다.

00:05:58.860 --> 00:06:01.700
이 프레임워크는 복잡한 시스템을 만드는 개발자만을 위한 것이 아닙니다.

00:06:01.860 --> 00:06:03.360
기업 환경에 맞춰 설계되었습니다.

00:06:03.660 --> 00:06:05.300
보안, 규정 준수, 관측 가능성,

00:06:05.580 --> 00:06:06.720
사람의 개입을 통한 승인 절차 등이

00:06:06.720 --> 00:06:08.140
사후 추가가 아닌 기본으로 내장되어 있습니다.

00:06:08.380 --> 00:06:11.560
그것이 바로 이전의 실험적인 프레임워크들과 차별화되는 점입니다.

00:06:11.760 --> 00:06:15.000
구성 요소는 에이전트, 도구, 메모리, 워크플로우입니다.

00:06:15.220 --> 00:06:17.060
네 가지 핵심 개념으로 나누어 살펴보겠습니다.

00:06:17.460 --> 00:06:18.600
이 개념들만 제대로 이해해도

00:06:18.600 --> 00:06:20.420
프레임워크의 90%를 파악한 것입니다.

00:06:20.420 --> 00:06:21.900
첫 번째, 에이전트입니다.

00:06:22.100 --> 00:06:23.520
에이전트는 기본적인 단위입니다.

00:06:23.680 --> 00:06:25.100
각 에이전트에는 이름과 일련의 지침,

00:06:25.340 --> 00:06:26.560
그리고 도구에 대한 접근 권한이 있습니다.

00:06:26.800 --> 00:06:28.580
생각하고 행동할 수 있는 추론 단위입니다.

00:06:28.760 --> 00:06:30.420
에이전트에게 누구인지, 무엇을 해야 하는지,

00:06:30.640 --> 00:06:31.760
어떤 자원을 쓸 수 있는지 알려줍니다.

00:06:31.960 --> 00:06:33.640
나머지 모든 것은 여기서부터 시작됩니다.

00:06:33.840 --> 00:06:34.760
다음은 도구입니다.

00:06:34.980 --> 00:06:36.100
이는 에이전트의 손과 같은 것으로

00:06:36.100 --> 00:06:37.980
함수, API, 외부 서비스 등

00:06:37.980 --> 00:06:39.460
에이전트가 호출할 수 있는 날씨 데이터,

00:06:39.720 --> 00:06:42.140
일정 접근, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업 등을 말합니다.

00:06:42.140 --> 00:06:44.900
에이전트는 스스로는 이런 작업을 수행하는 방법을 모릅니다.

00:06:45.100 --> 00:06:47.800
세상과 소통하고 행동을 취하려면 도구가 필요합니다.

00:06:47.980 --> 00:06:49.500
간단한 함수를 직접 작성할 수도 있고,

00:06:49.860 --> 00:06:52.660
MCP, 모델 컨텍스트 프로토콜, 서버를 사용할 수도 있습니다.

00:06:52.860 --> 00:06:55.580
이는 에이전트를 외부 서비스에 연결하는 표준 방식입니다.

00:06:55.780 --> 00:06:57.360
범용 플러그라고 생각하면 됩니다.

00:06:57.720 --> 00:06:58.980
서비스가 MCP를 지원하면

00:06:58.980 --> 00:07:01.500
별도의 통화 코드 없이도 에이전트가 사용할 수 있습니다.

00:07:01.740 --> 00:07:02.820
그 다음은 메모리입니다.

00:07:03.060 --> 00:07:04.300
이는 뇌의 저장소와 같습니다.

00:07:04.640 --> 00:07:05.660
두 가지 유형이 있습니다.

00:07:05.660 --> 00:07:07.980
세션 수준의 메모리는 단기 기억입니다.

00:07:08.180 --> 00:07:10.160
단일 대화 중에 일어난 일을 기억합니다.

00:07:10.400 --> 00:07:12.320
컨텍스트 제공자는 장기 기억입니다.

00:07:12.560 --> 00:07:14.940
여러 대화에 걸친 선호도와 사실을 기억합니다.

00:07:15.200 --> 00:07:17.800
메모리는 에이전트를 지능적으로 느끼게 만드는 핵심입니다.

00:07:18.000 --> 00:07:20.760
메모리가 없으면 모든 상호작용은 처음부터 다시 시작해야 합니다.

00:07:20.980 --> 00:07:23.620
자기소개를 해도 다음번에 대화할 때는 다 잊어버리게 됩니다.

00:07:23.900 --> 00:07:25.520
메모리가 있으면 에이전트는 당신이 누구인지,

00:07:25.860 --> 00:07:26.480
무엇을 논의했는지,

00:07:26.740 --> 00:07:27.900
무엇을 중요하게 생각하는지 압니다.

00:07:28.080 --> 00:07:29.520
이는 낯선 사람과 대화하는 것과

00:07:29.520 --> 00:07:31.540
내 업무를 아는 동료와 대화하는 것의 차이와 같습니다.

00:07:31.880 --> 00:07:33.240
마지막으로 워크플로우입니다.

00:07:33.240 --> 00:07:36.940
이는 여러 에이전트가 협업하도록 정의하는 오케스트레이션 계층입니다.

00:07:37.140 --> 00:07:39.960
워크플로우는 A단계 후 B단계로 이어지는 순차적 방식,

00:07:40.340 --> 00:07:43.640
여러 에이전트가 같은 문제의 다른 부분을 병렬로 처리하는 동시방식,

00:07:43.900 --> 00:07:45.360
혹은 조건부 방식이 가능합니다.

00:07:45.540 --> 00:07:47.240
이런 일이 발생하면 여기로 가세요.

00:07:47.440 --> 00:07:49.120
저런 일이 발생하면 저기로 가세요.

00:07:49.300 --> 00:07:51.160
워크플로우는 체크포인트 기능도 지원합니다.

00:07:51.380 --> 00:07:54.280
작업 도중 실패하더라도 시스템은 중단된 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.

00:07:54.500 --> 00:07:56.020
처음부터 다시 시작하지 않아도 됩니다.

00:07:56.020 --> 00:07:59.520
이는 몇 시간이 걸리거나 여러 단계를 포함하는 장기 실행 작업에 중요합니다.

00:07:59.680 --> 00:08:01.980
인간 개입, 휴먼 인 더 룩 패턴도 내장되어 있습니다.

00:08:02.260 --> 00:08:05.660
에이전트는 민감한 작업을 수행하기 전에 일시 중지하고 수인을 요청할 수 있습니다.

00:08:05.880 --> 00:08:07.960
에이전트가 이메일을 보내 권하 결제를 승인하려 할 때,

00:08:08.300 --> 00:08:10.260
멈춰서서 사람이 확인해줄 때까지 기다릴 수 있습니다.

00:08:10.480 --> 00:08:12.500
이는 규제가 엄격한 산업 분야에서 필수적입니다.

00:08:12.720 --> 00:08:13.980
실제 사례를 하나 들어보겠습니다.

00:08:14.360 --> 00:08:16.060
영업준비 에이전트를 상상해보세요.

00:08:16.360 --> 00:08:17.660
내일 고객과 미팅이 있습니다.

00:08:17.980 --> 00:08:20.180
에이전트에게 준비를 도와줘 라고 말합니다.

00:08:20.180 --> 00:08:22.100
캘린더를 확인해 시간을 확정합니다.

00:08:22.300 --> 00:08:24.560
CRM 데이터를 불러와 고객 이력을 확인합니다.

00:08:24.760 --> 00:08:27.160
마케팅 자료에서 관련 사례 연구를 검색합니다.

00:08:27.360 --> 00:08:30.940
사용자가 아무것도 하지 않아도 브리핑 문서와 파워포인트 발표 자료를 생성합니다.

00:08:31.180 --> 00:08:32.300
이것은 책봇이 아닙니다.

00:08:32.500 --> 00:08:33.740
이것이 바로 에이전트입니다.

00:08:33.940 --> 00:08:34.720
왜 중요할까요?

00:08:34.940 --> 00:08:36.200
실질적인 가치 때문입니다.

00:08:36.400 --> 00:08:37.880
프레임워크가 무엇인지 이해하셨겠지만,

00:08:38.280 --> 00:08:40.920
AI 시스템을 만드는 개발자가 아니라면 왜 관심을 가져야 할까요?

00:08:41.080 --> 00:08:44.220
다분히 프레임워크가 단순히 개발자의 터미널에만 머물지 않는다는 점입니다.

00:08:44.420 --> 00:08:47.060
일상적인 비즈니스 사용자가 상호작용하는 도구들을 구동합니다.

00:08:47.060 --> 00:08:51.020
이 프레임워크로 구축된 에이전트는 마이크로소프트 팀즈와 코파일러 채팅에 직접 개시할 수 있습니다.

00:08:51.200 --> 00:08:54.040
즉, 조직의 에이전트가 여러분이 이미 일하고 있는 곳에 존재하는 것입니다.

00:08:54.220 --> 00:08:57.380
별도의 앱을 설치하거나, 새로운 로그인을 기억하거나 배울 필요가 없습니다.

00:08:57.660 --> 00:08:59.720
그냥 팀즈를 열면 에이전트가 바로 거기 있습니다.

00:09:00.020 --> 00:09:02.860
IT 및 비즈니스 의사 결정권자에게는 이것이 더욱 중요합니다.

00:09:03.060 --> 00:09:06.080
이 프레임워크는 실제로 중요한 엔터프라이즈 제어 기능을 제공합니다.

00:09:06.300 --> 00:09:07.980
엔트라 아이디를 통한 아이디 관리,

00:09:07.980 --> 00:09:10.880
에이전트가 필요한 정보만 볼 수 있도록 하는 액세스 제어,

00:09:11.220 --> 00:09:13.440
에이전트의 모든 활동을 추적하는 감사 로그,

00:09:13.760 --> 00:09:16.820
그리고 민감한 정보를 보호하는 데이터 거버넌�스가 포함됩니다.

00:09:17.000 --> 00:09:19.700
그리고 여러분이 미처 생각하지 못했을지도 모르는 문제가 있습니다.

00:09:19.940 --> 00:09:21.380
쉐도우 AI는 현실입니다.

00:09:21.640 --> 00:09:23.860
직원들은 매일 허가되지 않은 AI 도구를 사용하며,

00:09:24.180 --> 00:09:25.740
회사 데이터를 공개 책봇에 붙여넣고,

00:09:26.100 --> 00:09:29.000
알 수 없는 서버에 민감한 문서를 업로드하며 문제없기를 바라고 있습니다.

00:09:29.280 --> 00:09:30.640
IT팀은 이런 상황을 알고 있지만,

00:09:31.060 --> 00:09:32.800
도구를 금지하는 것만으로는 막을 수 없습니다.

00:09:33.120 --> 00:09:35.180
사람들은 어떻게든 방법을 찾아낼 테니까요.

00:09:35.180 --> 00:09:37.000
이 프레임워크는 IT 부서가 승인되고,

00:09:37.100 --> 00:09:40.080
안전하면서도 현대적인 에이전트를 제공할 수 있는 방법을 제시합니다.

00:09:40.260 --> 00:09:42.600
직원들에게 AI를 사용하지 마세요, 라고 하는 대신,

00:09:42.840 --> 00:09:44.860
대신이 에이전트들을 사용하세요, 라고 말할 수 있습니다.

00:09:45.060 --> 00:09:46.540
이것들은 안전하고 관리되며,

00:09:46.740 --> 00:09:48.020
여러분의 데이터와 함께 작동합니다.

00:09:48.200 --> 00:09:50.100
또한 에이전트가 우호죽순 늘어나는 문제도 있으며,

00:09:50.280 --> 00:09:51.080
이는 이미 일어나고 있습니다.

00:09:51.280 --> 00:09:53.840
팀들이 추적하기 힘들 정도로 빠르게 에이전트를 만들고 있습니다.

00:09:54.120 --> 00:09:55.960
이 프레임워크는 이 모든 것을 한 곳에서 관리,

00:09:56.200 --> 00:09:57.520
모니터링 및 제어할 수 있게 해줍니다.

00:09:57.740 --> 00:09:58.960
어떤 에이전트가 사용되고 있는지,

00:09:59.280 --> 00:10:00.140
무엇이 방치되고 있는지,

00:10:00.140 --> 00:10:01.940
무엇의 주의가 필요한지 확인할 수 있습니다.

00:10:02.120 --> 00:10:03.960
비용 가시성 또한 중요한 부분입니다.

00:10:04.140 --> 00:10:05.120
각 에이전트의 운영 비용,

00:10:05.400 --> 00:10:06.760
어떤 에이전트가 비용이 많이 드는지,

00:10:07.120 --> 00:10:08.000
어떤 것이 효율적인지,

00:10:08.320 --> 00:10:10.300
그리고 어디를 최적화해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

00:10:10.500 --> 00:10:13.480
무작위 도구나 스크립트 모음으로는 얻을 수 없는 기능입니다.

00:10:13.680 --> 00:10:14.880
결론적으로 이 프레임워크는

00:10:14.880 --> 00:10:17.520
실제 조직이 에이아이 에이전트를 실용적이고 안전하며

00:10:17.520 --> 00:10:19.260
관리 가능한 방식으로 활용하게 해줍니다.

00:10:19.480 --> 00:10:20.900
단순히 멋진 기술을 만드는 것이 아니라,

00:10:21.240 --> 00:10:22.720
보안, 규정 준수, 예산,

00:10:23.020 --> 00:10:24.460
거버넌스와 같은 실질적인 제약이 있는

00:10:24.460 --> 00:10:27.020
비즈니스 환경에서 작동하는 무언가를 만드는 것이 중요합니다.

00:10:27.200 --> 00:10:28.600
이러한 요소들을 책임지고 계신다면,

00:10:28.980 --> 00:10:30.500
이 프레임워크는 여러분께 중요합니다.

00:10:30.680 --> 00:10:32.700
더 큰 그림 속에서 어떻게 어우러지는지 살펴보겠습니다.

00:10:32.700 --> 00:10:35.380
그렇다면 에이전트 프레임워크는 실제로 어디에 위치할까요?

00:10:35.500 --> 00:10:37.960
독립형 제품이 아니라 훨씬 더 큰 퍼즐의 한 조각입니다.

00:10:38.120 --> 00:10:39.980
모든 것이 어떻게 연결되는지 살펴보죠.

00:10:40.140 --> 00:10:41.900
에이저 AI 파운드리부터 시작하겠습니다.

00:10:42.200 --> 00:10:43.080
이렇게 생각해보세요.

00:10:43.360 --> 00:10:45.360
에이전트 프레임워크는 에이전트를 만드는 도구이고,

00:10:45.720 --> 00:10:47.660
파운드리는 에이전트가 살고 실행되는 공간입니다.

00:10:47.860 --> 00:10:51.840
인프라, 확장성, 모니터링, 보안 등 모든 복잡한 작업을 처리합니다.

00:10:52.060 --> 00:10:53.780
로컬에서 빌드하고 파운드리에 배포하면,

00:10:54.140 --> 00:10:57.140
에이전트가 엔터프라이즈 제어 기능을 갖춘 프로덕션 환경에서 실행됩니다.

00:10:57.340 --> 00:10:57.960
간단하죠.

00:10:57.960 --> 00:11:01.660
개발자가 아니라면 또 다른 선택지인 코파일럿 스튜디오가 있습니다.

00:11:02.000 --> 00:11:03.480
이것은 로우 코드 방식입니다.

00:11:03.720 --> 00:11:06.140
시각적 인터페이스를 사용하여 에이전트의 기능을 정의하고,

00:11:06.520 --> 00:11:08.560
데이터 소스에 연결한 뒤 틴즈에 게시할 수 있습니다.

00:11:08.760 --> 00:11:09.660
코드는 필요 없습니다.

00:11:10.020 --> 00:11:12.540
에이전트 프레임워크는 완벽한 제어를 원하는 개발자를 위한 것입니다.

00:11:12.700 --> 00:11:13.940
두 방식은 서로를 보완합니다.

00:11:14.180 --> 00:11:15.280
사용자 지정이 필요한가요?

00:11:15.500 --> 00:11:16.600
프레임워크를 사용하세요.

00:11:16.780 --> 00:11:17.860
빠르게 작업해야 하나요?

00:11:18.020 --> 00:11:19.540
코파일럿 스튜디오를 사용하세요.

00:11:19.740 --> 00:11:23.260
다음으로 사용자 대상 인터페이스인 마이크로소프트 365 코파일럿이 있습니다.

00:11:23.260 --> 00:11:26.780
프레임워크로 구축된 에이전트는 코파일럿 내부에서 바로 나타날 수 있습니다.

00:11:26.960 --> 00:11:31.520
따라서 사용자는 업무에 이미 사용 중인 익숙한 코파일럿 인터페이스를 통해 에이전트와 상호작용합니다.

00:11:31.720 --> 00:11:34.380
새로운 도구를 배우거나 새로운 워크플로우를 익힐 필요가 없습니다.

00:11:34.700 --> 00:11:37.180
하지만 진정한 가치는 지능 레이어에서 빛을 발합니다.

00:11:37.400 --> 00:11:38.700
세 부분으로 구성되어 있습니다.

00:11:39.040 --> 00:11:42.520
워크 아이큐는 이메일, 일정, 채팅 등 개인 데이터에 연결됩니다.

00:11:42.700 --> 00:11:47.000
파운드리 아이큐는 문서, 정책, 공유 리소스와 같은 조직의 지식에 연결됩니다.

00:11:47.000 --> 00:11:51.600
그리고 패브릭 아이큐는 매출 수치, 고객 기록, 운영 지표 등 비즈니스 데이터에 연결됩니다.

00:11:51.780 --> 00:11:53.880
에이전트는 이 세 가지 모두에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

00:11:54.080 --> 00:11:55.940
바로 그 점이 에이전트를 정말 유용하게 만듭니다.

00:11:56.100 --> 00:11:58.500
단순히 일반적인 질문에 답하는 것이 아니라 맥락을 파악합니다.

00:11:58.700 --> 00:12:02.400
에이전트는 사용자가 누구인지, 무엇을 작업 중인지, 비즈니스에 어떤 데이터가 중요한지 알고 있습니다.

00:12:02.620 --> 00:12:06.060
에이전트가 영업회의를 위한 브리핑 문서를 준비할 때 추측하지 않습니다.

00:12:06.300 --> 00:12:11.280
일정, CRM, 마케팅 자료, 회사 지식 베이스에서 데이터를 한 번이 요청으로 가져옵니다.

00:12:11.280 --> 00:12:14.060
이 모든 것은 마이크로소프트 보안 모델과 함께 작동합니다.

00:12:14.220 --> 00:12:18.040
아이디 관리를 위한 엔트라 아이디, 기기 관리를 위한 인튠, 위협 방지를 위한 디펜더가 있습니다.

00:12:18.300 --> 00:12:21.800
조직에서 이미 이러한 도구를 사용 중이라면 프레임워크가 바로 통합됩니다.

00:12:21.980 --> 00:12:23.940
별도의 보안 계층을 구축할 필요가 없습니다.

00:12:24.280 --> 00:12:28.980
이미 마이크로소프트 365, 에이저, 파워 플랫폼을 사용하는 조직에게의 프레임워크는 당연한 다음 단계입니다.

00:12:29.160 --> 00:12:30.700
처음부터 새로 시작하는 것이 아닙니다.

00:12:30.900 --> 00:12:32.520
여러분은 이미 보유한 것을 확장하고 있는 겁니다.

00:12:32.740 --> 00:12:33.780
장기적인 비전이요.

00:12:33.940 --> 00:12:34.540
간단합니다.

00:12:34.800 --> 00:12:36.480
에이전트가 앱처럼 흔해지는 것이죠.

00:12:36.480 --> 00:12:43.020
모든 비즈니스 프로세스에 에이전트 계층을 도입하여 사람을 대체하는 것이 아니라 더 나은 정보와 적은 반복 작업으로 더 빠르게 일하도록 돕는 것입니다.

00:12:43.160 --> 00:12:45.540
이 프레임워크가 바로 그 계층을 구축하는 방법입니다.

00:12:45.740 --> 00:12:47.620
시작하기 그 첫 번째 단계입니다.

00:12:47.800 --> 00:12:48.700
좋은 소식이 있습니다.

00:12:49.020 --> 00:12:51.060
시작하기 위해 AI 전문가가 될 필요는 없습니다.

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두 가지 경로가 있습니다.

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코드 없는 노코드, 경로는 코파일럿 스튜디오입니다.

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시각적 인터페이스에서 드래그 앤 드롭으로 구성하며 코딩이 필요 없습니다.

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며칠이 아니라 몇 시간 만에 작동하는 무언가를 만들 수 있습니다.

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특정 비즈니스 문제를 빠르게 해결하는 것이 목표라면 이 경로를 선택하세요.

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코드 기반 경로는 에이전트 프레임워크 자체를 사용하는 것입니다.

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파이썬 또는 파이썬, 내 용 패키지를 설치하고 대코드 확장을 사용하면 됩니다.

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이 확장은 AI 기반 기술을 포함하고 있어 언급할 가치가 충분합니다.

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원하는 것을 말하기만 하면 됩니다.

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내 캘린더를 확인하고 CRM 데이터를 가져오는 영업준비 에이전트를 만들어져 라고 하면 프로젝트 전체를 설계해줍니다.

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코드, 구성 파일 등 모든 것을 요 빈페이지에서 시작하는 것이 아닙니다.

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유리한 출발을 하는 셈이죠.

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이 확장 기능에는 에이전트 인스펙터, 에이전트 인스펙터라는 기능도 포함되어 있습니다.

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이는 에이전트가 실시간으로 단계별로 무엇을 하고 있는지 보여주는 시각적 도구입니다.

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에이전트가 생각하는 모습을 볼 수 있습니다.

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어떤 도구를 호출하는지 볼 수 있습니다.

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어디서 막히는지 확인할 수 있습니다.

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마치 쉬운 언어로 말하는 디버거를 가진 것과 같습니다.

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이미 시멘틱 커널이나 오토젠을 사용 중이라면,

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기존 코드를 분석하여 단계별 마이그레이션 계획을 생성해주는 마이그레이션 도우미가 있습니다.

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처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.

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이 프레임워크는 오픈소스입니다.

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기터브 저장소는 github.com slash microsoft slash gntframewrk입니다.

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샘플, 문서, 토론포럼까지 모두 그곳에 있습니다.

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커뮤니티는 매우 활발합니다.

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매주 엔지니어링 팀과 직접 소통할 수 있는 오피스 아워가 있습니다.

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대부분의 프레임워크에서는 쉽게 경험할 수 없는 일이죠.

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핵심 메시지는 이것입니다.

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작게 시작하세요.

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유용한 기능을 하나 수행하는 단일 에이전트를 구축해보세요.

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캘린더를 확인하는 것일 수도 있고, 이메일을 요약하는 것일 수도 있죠.

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고객 정보를 찾아보는 것일 수도 있습니다.

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어떤 느낌인지 직접 경험해보세요.

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그 다음 규모를 확장하는 겁니다.

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가장 중요한 것은 개념을 이해하는 것입니다.

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이번 에피소드의 주제가 바로 그것이었습니다.

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내용들을 종합하며 마무리하겠습니다.

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에이전트는 책봇이 아닙니다.

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스스로 생각하고 결정하며 행동하는 시스템입니다.

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이 프레임워크가 존재하는 이유는

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기존 방식의 에이전트 구축이 서로 호환되지 않는 도구와

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프레임워크를 다루느라 복잡했기 때문입니다.

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그런 파편화가 모든 것을 혼란스럽게 만들었죠.

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그래서 마이크로소프트는 구축, 배포, 관리를 위한 단일화된 방식을 마련했습니다.

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더 이상 프레임워크를 옮겨다니거나 맞지 않는 조각들을 억지로 맞출 필요가 없습니다.

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초보자분들을 위한 핵심 요약입니다.

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AI 에이전트는 마법이 아닙니다.

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그것들은 추론하고 도구를 사용하며 문맥을 기억하는 구조화된 시스템입니다.

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마이크로소프트는 이를 구축할 완전한 프레임워크를 제공했으며

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지금 바로 실무에 활용 가능합니다.

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이것은 과장 광고가 아닙니다.

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에이전트는 과거의 앱이나 웹사이트처럼 우리 업무의 일상적인 부분이 되어가고 있습니다.

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도구는 준비되었고 커뮤니티는 활발하며

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당신의 첫 에이전트는 생각보다 가까이에 있습니다.

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더 자세히 알아보고 싶다면

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기터브 저장소와 데코드 확장 프로그램부터 시작해보세요.

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즐겨 사용하는 팟캐스트 플랫폼에서 구독하시고

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