Azure AI Foundry 멀티 에이전트 시스템: 프로덕션을 망가뜨리지 않는 계획, 협업, 도구 설계

하나의 AI 에이전트에게 계획, 실행, 승인, 문서화를 모두 맡기면 환각, 지연 시간 급증, 높은 토큰 비용으로 이어집니다. 이번 에피소드는 Azure AI Foundry와 Semantic Kernel로 프로덕션을 위험에 빠뜨리지 않고 Intune, Entra, Microsoft Graph, Azure Automation, Log Analytics에서 실제 작업을 수행하는 통제된 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 보여 줍니다.

▶ Azure AI Foundry 멀티 에이전트 시스템: 프로덕션을 망가뜨리지 않는 계획, 협업, 도구 설계 (AI 더빙)

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. 단일 에이전트가 역할 혼란으로 실패하는 이유: 가득 찬 컨텍스트 창, 환각, 지연 시간, 토큰 소모
2. 플래너, 오퍼레이터, 리뷰어 패턴: 짧은 지침, 최소한의 메모리, 엄격한 스키마를 갖춘 도구
3. Azure AI Foundry와 Semantic Kernel: 역할별 모델 조합, Azure AI Search 기반 지식, Logic Apps·Functions·Azure Automation 기반 작업
4. 설계 단계부터의 보안: 에이전트별 관리 ID, 최소 권한, 파괴적 작업에 대한 PIM, Content Safety, Prompt Shields, Log Analytics 추적
5. 세 가지 데모: Intune 유령 디바이스 정리, Entra와 Autopilot을 활용한 제로 터치 온보딩, BitLocker와 업데이트 링을 활용한 보안 강화

이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.