프로토타입에서 프로덕션까지: 엔터프라이즈급 AI 에이전트 구축

By Mirko Peters · 2026-08-26

샌드박스를 벗어나 실제 환경에서 AI 에이전트를 활용하려면 사고방식의 큰 전환이 필요합니다. 이 글에서는 엔터프라이즈 배포를 성공으로 이끄는 안정성, 확장성, 엄격한 거버넌스라는 핵심 축을 다루는 방법을 살펴봅니다…

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AI 에이전트를 샌드박스에서 실제 업무 환경으로 옮기려면 사고방식의 큰 전환이 필요합니다. 이 글에서는 엔터프라이즈 배포를 성공으로 이끌기 위해 안정성, 확장성, 엄격한 거버넌스라는 핵심 축을 어떻게 다룰지 살펴봅니다. 로컬 테스트 환경이나 간단한 개념 증명(PoC) 데모에서 대화형 에이전트를 동작시키는 것은 비교적 간단하지만, 실제 업무 부담 속에서도 그 성능을 유지하려면 견고한 기술 기반이 필요합니다.

조직이 초기 PoC를 확장하려고 할 때는 아키텍처 병목, 데이터 분산, 보안 사각지대에 자주 부딪힙니다. 단순한 프롬프트 검증에서 프로덕션 수준의 시스템으로 전환하려면 지속적인 실행, 상태 유지, ID 관리를 처리하는 인프라 설계를 다시 해야 합니다. Microsoft Foundry 플랫폼과 같은 포괄적인 도구 세트를 활용하면 엔지니어링 팀은 이러한 복잡성을 해결하고, 고립된 실험을 측정 가능한 가치를 창출하는 핵심 비즈니스 역량으로 바꿀 수 있습니다.

Microsoft Foundry 플랫폼 개요

핵심 기능

microsoft foundry agent service를 활용하면 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 모델 실험, foundry hosted agents, 오케스트레이션 파이프라인 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 활용하면 간단한 프로토타입에서 견고하고 엔터프라이즈에 바로 쓸 수 있는 솔루션으로 옮겨 갈 수 있습니다. microsoft foundry agent service는 실시간 모니터링, 보안, 비즈니스 컨텍스트 인식을 지원합니다. 데이터를 관리하고 사용량을 추적하며, 규정 준수를 손쉽게 확보할 수 있습니다.

microsoft foundry agent service에서 제공하는 주요 기능을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

microsoft foundry agent service는 AI 수명 주기의 모든 단계를 아우르는 완전 관리형 플랫폼을 제공한다는 점에서 돋보입니다.

모델 플레이그라운드와 노코드 도구

microsoft foundry agent service에서는 모델 플레이그라운드에서 다양한 모델을 실험할 수 있습니다. 이 공간에서 foundry hosted agents로 배포하기 전에 모델을 테스트하고 비교하며 미세 조정할 수 있습니다. 시작하는 데 깊은 코딩 기술이 필요하지 않습니다. 노코드 도구를 사용하면 foundry hosted agents를 빠르게 구축, 구성, 실행할 수 있습니다. 구성 요소를 끌어다 놓고 워크플로를 설정하며, 간단한 인터페이스에서 성능을 모니터링할 수 있습니다.

모델 플레이그라운드는 A/B 테스트와 자동 장애 조치도 지원합니다. 즉, foundry hosted agents가 안정적인 결과를 제공하도록 보장할 수 있습니다. 요구 사항이 바뀌면 에이전트를 업그레이드하거나 재학습하여 솔루션을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

Microsoft 및 외부 서비스와의 통합

microsoft foundry agent service를 SharePoint, OneDrive, Outlook 같은 Microsoft 365 앱에 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 AWS, Google Cloud와도 연결되어 데이터 사일로를 쉽게 허물 수 있습니다. Microsoft Purview를 사용하면 한 곳에서 정책과 데이터 가시성을 관리할 수 있습니다. 이러한 중앙 집중식 접근 방식을 통해 여러 클라우드 공급자를 사용하더라도 데이터를 안전하고 규정에 맞게 유지할 수 있습니다.

foundry hosted agents를 사용하면 여러 플랫폼에 걸쳐 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. microsoft foundry agent service를 통해 민감한 정보를 보호하면서도 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다. 팀에 필요한 데이터를 셀프 서비스로 제공하여 생산성을 높이고 더 나은 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

팁: Foundry 호스티드 에이전트를 사용하면 워크플로를 간소화하고 수작업을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 조직은 더 빠르게 움직이고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

프로덕션급 AI 에이전트를 위한 아키텍처

모듈형 구성 요소

프로덕션급 AI 에이전트를 구축하려면 유연한 기반이 필요합니다. Microsoft Agent Framework는 레고 블록처럼 서로 맞물리는 모듈형 구성 요소를 제공합니다. 필요한 도구를 선택하고 이를 비즈니스 시스템에 연결할 수 있습니다. 이러한 개방적이고 조합 가능한 구조 덕분에 사용자 지정 데이터베이스 쿼리나 내부 API를 추가할 수 있습니다. 에이전트를 엣지 디바이스나 프라이빗 클라우드에 배포할 수 있어 더 큰 통제력과 유연성을 얻을 수 있습니다.

• Microsoft Agent Framework에서 사용자 지정 도구와 API를 통합할 수 있습니다.
• 에이전트를 엣지 디바이스나 프라이빗 클라우드에 배포할 수 있습니다.
• 클라우드와 엣지의 협업은 최신 AI 애플리케이션을 관리하는 데 도움이 됩니다.
• Microsoft Agent Framework는 복잡한 다중 에이전트 시나리오를 지원합니다.
• 기본 제공 관찰 가능성 및 규정 준수 기능을 통해 에이전트를 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
• MCP 및 A2A와 같은 표준화된 프로토콜 덕분에 Microsoft 서비스와의 통합이 매끄럽습니다.

Microsoft Agent Framework를 사용하면 필요에 맞게 조정되는 프로덕션급 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 규모를 늘리거나 줄이고, 새로운 기능을 추가하고, 에이전트가 원활하게 실행되도록 유지할 수 있습니다.

하이브리드 AI 아키텍처

하이브리드 AI 아키텍처를 사용하면 프로덕션급 AI 에이전트의 성능을 더욱 높일 수 있습니다. Microsoft Agent Framework를 사용하면 로컬 모델과 클라우드 호스팅 모델을 전환할 수 있습니다. 작업마다 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 이 방식은 비용과 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 에이전트를 엔터프라이즈 데이터에 기반하도록 설정하고 비즈니스 시스템에 연결할 수 있습니다. Microsoft Agent Framework를 사용하면 다중 에이전트 팀 간의 오케스트레이션이 더 쉬워집니다.

참고: 하이브리드 AI 아키텍처를 사용하면 작업마다 특화된 모델을 활용할 수 있는 유연성이 생깁니다. 이를 통해 에이전트의 안정성과 효율성을 유지할 수 있습니다.

Microsoft Agent Framework를 사용하면 함께 작동하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 중앙 집중식 거버넌스를 통해 통제력을 잃지 않으면서도 혁신할 수 있습니다. 권한을 관리하고, 사용량을 모니터링하고, 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

확장성과 안정성

프로덕션급 AI 에이전트가 확장되면서도 안정적으로 동작해야 합니다. Microsoft Agent Framework는 모듈형 설계와 이벤트 기반 자동 확장을 사용합니다. 리소스 소비를 비즈니스 수요에 맞출 수 있습니다. 특화된 모델은 에이전트가 특정 작업에 집중하도록 돕습니다. 견고한 지식 계층은 모델 환각을 방지하고 에이전트의 정확성을 유지합니다.

Microsoft Agent Framework를 사용하면 에이전트를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 메트릭을 추적하고, 자동 경고를 설정하고, 사용량을 분석할 수 있습니다. 프로덕션급 AI 에이전트가 최고 성능으로 실행되도록 유지할 수 있습니다. 요구 사항이 변경되면 에이전트를 업그레이드하거나 재학습시킬 수 있습니다. Microsoft Agent Framework는 엔터프라이즈 환경에 바로 적용할 수 있는 솔루션을 제공하는 데 믿고 사용할 수 있습니다.

AI 에이전트의 오케스트레이션과 관리

다중 에이전트 워크플로

지능형 AI 에이전트를 오케스트레이션하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 처리할 수 있습니다. Microsoft Foundry를 사용하면 각 에이전트가 전문화된 역할을 맡는 시스템을 설계할 수 있습니다. 이 방식은 모든 작업을 단일 에이전트에 의존하지 않도록 도와줍니다. 장시간 실행되는 프로세스 전반에서 에이전트를 조정하는 상태 저장 워크플로를 구축할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 내구성과 오류 복구를 지원하므로 운영이 탄력적으로 유지됩니다.

• 다중 에이전트 오케스트레이션을 사용하면 고유한 기술을 가진 에이전트에 작업을 할당할 수 있습니다.
• 처음부터 워크플로에 거버넌스를 내장하여 규정 준수와 신뢰를 보장할 수 있습니다.
• 각 에이전트에 고유 ID를 할당하면 접근을 통제하고 감사할 수 있습니다.

멀티 에이전트 워크플로를 사용하면 procure-to-pay와 같은 업무를 효율적으로 간소화할 수 있습니다. 전문화된 에이전트를 활용하면 처리 주기를 몇 주에서 몇 시간으로 줄일 수 있습니다. 조직 간에 공급망을 동기화하여 물류 및 통관 에이전트 간의 신속한 조율을 가능하게 할 수 있습니다. 이를 통해 지연을 최소화하고 비즈니스가 중단 없이 진행되도록 할 수 있습니다.

팁: 멀티 에이전트 워크플로는 반복적인 업무를 자동화하고, 팀이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

에이전트 협업

지능형 AI 에이전트 간의 협업을 촉진하여 생산성을 높일 수 있습니다. Microsoft Foundry를 사용하면 에이전트가 정보를 공유하고 작업을 조율하면서 함께 일할 수 있습니다. 에이전트는 일정 관리와 반복적인 업무를 처리하여 지식 근로자를 지원할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 복잡한 의사 결정에 집중할 수 있습니다.

• 에이전트 협업을 활용하여 IT 운영과 인시던트 대응을 개선할 수 있습니다. 에이전트는 이상 징후를 감지하고 문제를 신속하게 진단합니다.
• 팀 간 커뮤니케이션을 자동화하여 문제를 더 쉽게 해결하고 인사이트를 공유할 수 있습니다.

에이전트 간 협업은 엔드 투 엔드 자동화를 실현하는 데 도움이 됩니다. 에이전트가 서로를 지원하는 워크플로를 구성하면 원활한 업무 인계와 일관된 결과를 보장할 수 있습니다.

모니터링 및 관찰 가능성

AI 에이전트의 안정성을 보장하려면 에이전트를 모니터링하고 관찰해야 합니다. Microsoft Foundry는 에이전트의 동작과 의사 결정 과정을 자세히 파악할 수 있도록 지원합니다. 실시간 대시보드를 사용하여 운영 지표를 추적할 수 있습니다. 기본 제공 평가기는 에이전트 응답의 품질, 안전성, 신뢰성을 측정합니다. 추적 도구는 실행 흐름을 캡처하므로 성능을 디버깅하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

이러한 도구를 활용하면 AI 시스템에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다. 관찰 가능성을 확보하면 문제를 조기에 발견하고 운영 상태를 안정적으로 유지하는 데 도움이 됩니다. 에이전트의 작업을 감사하고 엔터프라이즈 표준에 대한 규정 준수를 확인할 수도 있습니다.

참고: 모니터링과 관찰 가능성은 AI 환경에서 신뢰와 투명성을 유지하는 데 필수적입니다.

거버넌스, 보안 및 규정 준수

엔터프라이즈 환경에서 사용할 AI 에이전트를 구축하려면 강력한 거버넌스, 보안 및 규정 준수에 중점을 두어야 합니다. Microsoft Foundry는 산업 표준을 충족하고 조직의 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 도구와 기능을 제공합니다.

권한 및 액세스 제어

AI 에이전트와 데이터에 누가 액세스할 수 있는지 제어해야 합니다. Microsoft Foundry는 고급 ID 및 액세스 관리를 사용하여 환경을 안전하게 유지합니다. 사용자와 에이전트에 역할을 할당하여 각자 작업에 필요한 권한만 부여할 수 있습니다. 이 방식은 최소 권한 원칙을 따르며, 이는 엔터프라이즈 환경에서 중요합니다.

다음은 Microsoft Foundry가 권한과 액세스를 관리하는 방식을 보여 주는 표입니다.

Microsoft Entra 인증과 관리 ID를 함께 사용할 수도 있습니다. 이를 통해 정적 API 키 사용을 피할 수 있으며 보안이 강화됩니다. SDK는 액세스 토큰과 위임된 동의를 지원하므로 권한을 쉽게 검토하고 관리할 수 있습니다.

감사 가능성 및 투명성

AI 에이전트가 무엇을 하는지 추적하고 이해할 수 있어야 합니다. Microsoft Foundry는 심층적인 관찰 가능성과 로깅을 제공합니다. 모든 에이전트는 고유한 ID를 가지므로 작업과 의사 결정을 원본까지 추적할 수 있습니다. 이를 통해 규정 준수 요건을 충족하고 이해관계자와의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

• 에이전트의 위험과 영향을 매핑하여 작업이 충분히 검토되도록 할 수 있습니다.
• 휴먼 오버사이트를 통해 중요한 작업을 검증하고 승인할 수 있습니다.
• 시스템은 에이전트 작업의 명확한 경계를 정의하므로 이해와 문제 해결이 더 쉬워집니다.
• 중앙 집중식 대시보드에서 에이전트 동작을 확인하고 규정 준수를 모니터링할 수 있습니다.

Microsoft Foundry는 Azure Monitor 및 Application Insights와 같은 통합 로깅 및 원격 분석 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 모든 작업의 기록을 유지하는 데 도움이 되며, 이는 감사와 규제 점검에 필수적입니다.

책임 있는 AI 사례

AI 에이전트가 책임감 있게 작동하고 윤리 지침을 따르도록 하는 것이 중요합니다. Microsoft Foundry는 데이터 보안, 정책 시행, 위험 관리를 위한 도구를 제공하여 책임 있는 AI를 지원합니다.

• Microsoft Purview는 Foundry와 통합되어 AI 상호 작용을 보호하고 거버넌스를 적용합니다.
• 데이터를 분류하고, 일관된 정책을 적용하며, 에이전트 활동을 감사할 수 있습니다.
• 실시간 위협 보호 기능을 통해 위험과 취약점을 탐지할 수 있습니다.
• 이 플랫폼은 계층형 보안 모델을 사용하여 민감한 정보를 보호합니다.

Microsoft Foundry의 규정 준수 기능은 GDPR, HIPAA와 같은 규정을 충족하는 데 도움이 됩니다. 테넌트 격리와 고객 데이터 사용 정책과 같은 강력한 보안 통제 기능 덕분에 규제가 엄격한 산업에서 신뢰할 수 있는 선택지가 됩니다. 다른 플랫폼과 이 기능을 비교해 볼 수 있지만, Foundry는 Azure 보안 도구와의 긴밀한 통합과 엔터프라이즈 사용에 대한 초점으로 돋보입니다.

참고: 책임 있는 AI 실천은 기술에만 국한되지 않습니다. 안전하고 윤리적인 결과를 보장하려면 강력한 도구와 사람의 감독을 함께 결합해야 합니다.

원활한 엔터프라이즈 통합

SharePoint, OneDrive, Outlook 연결

Microsoft Foundry를 SharePoint, OneDrive, Outlook에 직접 연결할 수 있습니다. 이 통합을 통해 조직 데이터의 가치를 활용할 수 있습니다. 파일이나 이메일을 새로운 시스템으로 옮길 필요가 없습니다. Foundry는 기존 Microsoft 365 환경에서 작동합니다. 이미 보유한 데이터를 사용하여 검색, 분석, 작업 자동화를 수행할 수 있습니다.

Foundry는 SharePoint 액세스 제어 목록(ACL)을 자동으로 인식합니다. 따라서 AI 에이전트를 위해 새로운 권한을 설정할 필요가 없습니다. 데이터는 안전하게 유지되며, 누가 무엇을 볼 수 있는지에 대한 통제권도 그대로 유지됩니다. Microsoft Copilot Studio를 사용하면 워크플로에 고급 AI 기능을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 요구에 맞는 스마트 솔루션을 손쉽게 구축할 수 있습니다.

Power Automate로 반복적인 작업을 자동화할 수도 있습니다. Foundry는 1,400개 이상의 커넥터를 지원하므로, 에이전트를 다양한 앱과 서비스에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 수작업을 줄일 수 있습니다.

팁: Foundry를 Microsoft 365에 연결하면 이미 보유한 정보로 생산성을 높이고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

외부 클라우드 및 API 통합

AI 에이전트를 Microsoft 서비스 너머로 확장할 수 있습니다. Foundry를 사용하면 AWS, Google Cloud 및 기타 여러 플랫폼에 연결할 수 있습니다. API를 사용하여 외부 소스의 데이터를 가져오거나 결과를 다른 시스템으로 보낼 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 데이터 사일로를 허물고 비즈니스 전체를 아우르는 통합 관점을 만들 수 있습니다.

다음은 Foundry의 통합 기능이 엔터프라이즈 AI 솔루션을 어떻게 지원하는지 보여 주는 표입니다.

클라우드와 온프레미스 시스템 전반에 걸쳐 워크플로를 자동화할 수 있습니다. Foundry의 커넥터를 사용하면 에이전트를 SaaS 앱, 데이터베이스, 내부 API에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 조직 전반에서 지식을 공유하고 비즈니스 프로세스를 자동화하기가 더 쉬워집니다.

Azure AI Foundry SDK를 활용한 확장성

Azure AI Foundry SDK를 사용하여 AI 에이전트를 맞춤 설정하고 확장할 수 있습니다. 이 SDK는 Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, LangGraph, LlamaIndex 등 널리 쓰이는 프레임워크를 지원합니다. 팀에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. Foundry는 MCP 및 A2A와 같은 개방형 프로토콜도 지원합니다. 이를 통해 에이전트가 외부 시스템과 연결되고 여러 플랫폼에 걸쳐 함께 작동할 수 있습니다.

SDK는 빠른 개발을 위한 기본 제공 도구를 제공합니다. 기능적인 에이전트를 빠르게 만들어 가치를 제공하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. Foundry는 관찰 가능성(observability)과 CI/CD 실천을 워크플로에 통합합니다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 에이전트가 안정적이고 안전하게 유지됩니다.

다음은 SDK가 AI 프로젝트를 어떻게 강화하는지 보여 주는 표입니다.

기존 비즈니스 시스템을 에이전트형 AI 도구로 감싸서 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 시스템을 여러 팀에서 손쉽게 이식하고 찾아 쓸 수 있습니다. Foundry의 커넥터는 1,400개가 넘는 SaaS 및 온프레미스 시스템에 연결됩니다. 에이전트를 거의 모든 엔터프라이즈 프로세스에 통합할 수 있어, 조직이 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.

참고: Azure AI Foundry SDK를 활용한 확장성 덕분에 비즈니스가 성장하고 변화함에 따라 AI 솔루션을 유연하게 조정할 수 있습니다.

실제 사용 사례와 얻은 교훈

비즈니스 프로세스 자동화

Microsoft Foundry를 활용하면 조직 내 많은 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. Foundry에서는 시간의 경계를 넘나들며 작업하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 몇 시간, 며칠, 심지어 몇 주가 걸리는 작업도 관리합니다. 도구와 모델을 오케스트레이션하여 복잡한 워크플로를 처리할 수 있습니다. 내구성 있는(Durable) 에이전트는 작업이 장기간에 걸쳐 진행되더라도 운영을 원활하게 유지해 줍니다.

• 에이전트를 활용하면 비즈니스 프로세스를 완료하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.
• 일상적인 작업을 에이전트에게 맡기면 생산성을 높일 수 있습니다.
• 에이전트는 적시에 정보를 제공하여 더 나은 의사 결정을 지원합니다.
• 반복적인 작업을 자동화하면 비용을 절감할 수 있습니다.
• 에이전트는 워크플로를 지속적으로 평가하고 개선합니다.

예를 들어 문서 관리를 자동화할 수 있습니다. 에이전트는 파일을 정리하고, 핵심 정보를 추출하며, 승인을 위해 문서를 전달할 수 있습니다. 또한 여러 클라우드에서 데이터를 가져올 수 있어 데이터 사일로를 허물고 팀이 필요한 정보에 접근할 수 있도록 합니다. 이러한 솔루션을 통해 중요한 업무에 집중하고 비즈니스 성장을 이끌 수 있습니다.

팁: 내구성 있고 상태를 유지하는(stateful) 에이전트는 지속적인 관심이 필요한 작업에서도 워크플로가 올바른 방향으로 진행되도록 보장합니다.

배포 과제 극복하기

Microsoft Foundry로 AI 에이전트를 배포할 때 여러 가지 과제에 직면할 수 있습니다. 이러한 장애물을 이해하고 검증된 전략을 사용하여 극복해야 합니다. 아래 표는 일반적인 과제와 효과적인 해결책을 보여 줍니다.

배포 전에 테스트와 검증을 거쳐 모델의 한계에 대응할 수 있습니다. 신중한 도구 선택과 문서화는 안정적인 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다. 다양한 요구를 지원하려면 사용자에게 에이전트 경계에 대한 제어권을 주어야 합니다. 명확한 추적성을 확보하면 에이전트의 결정을 이해할 수 있습니다. 실시간 모니터링과 사람의 개입은 AI 솔루션을 안전하고 효과적으로 유지해 줍니다.

참고: 조직의 요구에 맞는 전략을 사전에 계획하고 활용하면 배포 과제를 극복할 수 있습니다.

운영 환경용 AI 에이전트를 위한 모범 사례

모범 사례를 따르면 운영 환경에서 AI 에이전트가 원활하게 작동하도록 할 수 있습니다. 이러한 사례는 안정적이고 안전하며 효율적인 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

• 모든 도구에 대해 입력과 출력을 검증하세요.
• Azure Entra ID와 관리 ID를 사용하여 역할 기반 액세스 제어를 적용하세요.
• 프라이빗 엔드포인트, VNet 통합, 암호화로 데이터를 보호하세요.
• 모든 도구 호출과 추론 단계를 Application Insights에 기록하세요.
• 토큰, 비용, 추론 깊이를 모니터링하세요.
• 전체 관측성을 확보하기 위해 에이전트를 초기에 계측하세요.
• 도구 계약을 문서화하고 적용하세요.
• 적대적 프롬프트로 에이전트를 테스트하세요.
• 명확한 관측성 및 거버넌스 정책을 설정하세요.
• 성능 및 부하 테스트를 포함하세요.
• 지속적인 평가 루프를 구축하세요.

에이전트를 모니터링하고 작업을 기록하면 안정성을 높일 수 있습니다. 암호화와 액세스 제어 같은 보안 기능은 데이터를 안전하게 지킵니다. 테스트와 문서화는 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 평가를 통해 비즈니스 변화에 맞춰 에이전트를 조정하고 개선할 수 있습니다.

팁: 기술적 모범 사례와 강력한 감독, 정기적인 평가를 결합하면 성공을 거둘 수 있습니다.

Foundry로 구축 및 배포하는 단계

계획 및 요구 사항

먼저 AI 에이전트가 무엇을 해야 하는지 정의하는 것부터 시작하십시오. 명확한 범위를 설정하고 에이전트의 주요 작업을 정리합니다. 코드를 작성하기 전에 팀이 축적한 전문 지식을 수집하고 문서화하십시오. 이 단계를 거치면 나중에 혼선을 줄일 수 있습니다.

• 회사의 평가 및 거버넌스 요구 사항에 맞는 플랫폼을 선택하십시오.
• 에이전트의 동작을 설계하고 명확한 정체성을 부여하십시오.
• 실제 시나리오로 아이디어를 검증하십시오. 프로젝트 단계 식별이나 거버넌스 요구 사항 매핑처럼 중요한 작업을 에이전트가 처리할 수 있는지 인수 테스트(acceptance test)로 확인하십시오.
• 변경이 필요할 것으로 예상하십시오. 초기 버전은 완벽하게 작동하지 않을 수 있으므로 여러 차례의 개선 작업을 계획하십시오.
• 다른 산업이 비슷한 문제를 어떻게 해결하는지 살펴보십시오. 이를 통해 패턴을 파악하고 실수를 피하는 데 도움이 됩니다.

이 에이전트는 인수 테스트 세 가지를 통과했습니다. 프로젝트 관리 단계를 식별했고, 고위험 환경에 대한 거버넌스를 매핑했으며, 영향력의 역학 관계를 인식했습니다. 이는 실제 환경에서의 검증이 얼마나 가치 있는지를 보여 줍니다.

위험도가 낮거나 중간인 파일럿 프로젝트부터 시작하십시오. OpenTelemetry 같은 도구로 모든 항목을 모니터링하십시오. 에이전트의 모든 작업이 최소 권한 원칙을 따르도록 하십시오. 중요한 결정에는 사람이 개입하도록 하십시오. 실제 운영에 들어가기 전에 타사 모델과 데이터 흐름을 반드시 점검하십시오.

개발 및 테스트

에이전트를 구축할 때는 단계별 절차를 따르십시오. 먼저 Azure AI Foundry를 설정하십시오. 그런 다음 프롬프트 흐름을 만들고 테스트하십시오. 에이전트가 사용할 외부 도구를 연결하십시오. 에이전트가 과거 작업을 기억해야 한다면 메모리 기능을 추가하십시오.

에이전트마다 구조화된 평가 계획을 사용하십시오. 다양한 상황에서 에이전트를 테스트해 성능을 확인하십시오. 시뮬레이션 기반 테스트를 활용하면 에이전트의 답변을 예상 결과와 비교할 수 있습니다. 수치와 피드백을 함께 사용해 결과를 측정하십시오. 이를 통해 에이전트가 품질 기준을 충족하고 필요한 작업을 모두 처리하는지 확인할 수 있습니다.

배포 및 지속적인 개선

테스트를 마친 후 Azure Bot Service를 사용해 에이전트를 배포하십시오. 에이전트의 성능을 계속 모니터링하십시오. 대시보드와 알림을 활용해 성능 상태를 추적하십시오.

대부분의 조직은 GenAI 배포에서 약 13개월 후에 가치를 확인합니다. 기존 도구를 활용하고 명확한 사용 사례에 집중하면 이 과정을 앞당길 수 있습니다. 에이전트를 개선할 방법을 항상 찾으십시오. 비즈니스 요구가 바뀌면 에이전트도 업데이트하십시오. 이러한 접근 방식은 Microsoft Foundry의 이점을 최대한 얻고 AI 솔루션을 견고하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

Microsoft Foundry의 모범 사례를 따르면 프로덕션 등급의 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있습니다. 하이브리드 아키텍처, 원활한 통합, 강력한 거버넌스가 실질적인 성과를 이끌어 냅니다.

노코드 도구와 SDK를 사용하면 더 빠르게 진행할 수 있습니다.

• 호스팅 런타임으로 에이전트를 바로 배포하십시오.
• 복잡한 워크플로를 시각적으로 설계하십시오.
• 작게 시작하고, 빠르게 검증하고, 책임감 있게 확장하십시오.

제조, 물류, 의료 분야의 조직들은 Foundry를 통해 이미 효율성을 높이고 비용을 줄였습니다. 이제 무엇을 이룰 수 있는지 탐색해 볼 때입니다.

자주 묻는 질문

Microsoft Foundry란 무엇입니까?

Microsoft Foundry는 비즈니스를 위한 AI 에이전트를 구축, 배포, 관리할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 이를 이용해 작업을 자동화하고, 데이터에 연결하며, 보안을 확보할 수 있습니다.

Foundry로 AI 에이전트를 구축하려면 어떻게 시작합니까?

먼저 에이전트가 수행할 작업을 정의하십시오. 노코드 도구나 SDK를 사용해 워크플로를 만드십시오. 배포하기 전에 모델 플레이그라운드에서 에이전트를 테스트하십시오.

Foundry를 다른 클라우드 서비스에 연결할 수 있습니까?

예, Foundry를 AWS, Google Cloud 및 많은 SaaS 앱에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 사일로를 허물고 조직 전체의 정보에 접근할 수 있습니다.

Foundry는 데이터를 어떻게 보호합니까?

Foundry는 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 관리 ID, 암호화를 사용합니다. 에이전트의 작업을 모니터링하고 권한을 설정해 민감한 정보를 보호할 수 있습니다.

Foundry에서 AI 에이전트를 모니터링하는 데 도움이 되는 도구는 무엇입니까?

대시보드, 실시간 알림, 로깅 도구를 제공합니다. 이러한 기능으로 에이전트 성능을 추적하고, 문제를 발견하며, 규정 준수를 유지할 수 있습니다.

Foundry를 사용하려면 코딩 기술이 필요합니까?

아니요, 노코드 도구를 사용해 에이전트를 빌드하고 배포할 수 있습니다. 고급 기능이 필요하다면 SDK를 사용하고 사용자 지정 코드를 통합할 수 있습니다.

Foundry는 책임 있는 AI 실천을 어떻게 지원합니까?

Foundry는 데이터 분류, 정책 시행, 감사 로깅을 위한 도구를 제공합니다. 이러한 도구를 사람의 감독과 결합하면 윤리적인 결과를 보장하는 데 도움이 됩니다.

어떤 산업이 Foundry로부터 가장 큰 혜택을 얻습니까?

제조, 물류, 의료, 금융 분야에서는 Foundry를 활용해 프로세스를 자동화하고, 효율성을 높이고, 비용을 절감합니다. 각 산업의 요구에 맞게 Foundry를 조정할 수 있습니다.

🎧 이 에피소드 듣기

Production AI Agents에 대한 실용적인 설명을 원하십니까? 이 에피소드는 해당 주제를 명확한 언어로 풀어내고, Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대적인 업무 환경에서 이것이 왜 중요한지 보여줍니다. 샌드박스 실험을 견고한 엔터프라이즈 애플리케이션으로 전환하는 방법에 대해 더 깊이 알고 싶다면 관련 팟캐스트 에피소드 Production AI Agents with Microsoft Foundry and Edgar McOchieng [MVP]도 꼭 확인해 보시기 바랍니다.

이 에피소드는 다음을 원하신다면 들어보시기 바랍니다:

• Production AI Agents의 핵심 개념 이해하기
• 이것이 더 넓은 Microsoft 기술 생태계에서 어떻게 맞물리는지 살펴보기
• 조직에 실질적인 가치를 창출할 수 있는 지점 파악하기

다음 M365 FM 관련 에피소드도 즐겨 보실 수 있습니다:

• 데이터에서 지능형 에이전트까지: Microsoft AI Foundry로 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI 구축 (Shubhangi Goyal [MVP] 출연)
• Azure AI Foundry로 신뢰할 수 있는 Intune 및 Entra ID 에이전트 구축
• Azure AI Foundry로 감사 가능한 AI 에이전트 구축
• AI 에이전트 쉽게 이해하기
• Azure AI Foundry 쉽게 이해하기

M365 FM에서 더 많은 실용적인 Microsoft 이야기를 만나보세요.