Copilot Studio로 멀티 에이전트 AI 시스템 마스터하기

By Mirko Peters · 2026-08-13

팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 이번 글에서는 최신 에피소드의 내용을 대폭 확장하여, 조직이 Microsoft … 를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴봅니다.

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팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 이번 글에서는 최신 에피소드의 내용을 폭넓게 확장하여 다룹니다. 해당 에피소드에서는 조직이 단일 챗봇을 넘어 모듈화되고 확장 가능하며 분산된 멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위해 Microsoft Copilot Studio를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴봅니다. 아직 대화를 듣지 않으셨다면 에피소드 Multi-Agent AI with Copilot Studio and David Lorenzo Lopez [MVP]를 확인해 보시기 바랍니다. 지능형 자동화를 구현하려면 단일 프롬프트 이상이 필요하며, 아키텍처, 구조, 그리고 똑똑한 오케스트레이션이 필요합니다.

현대 조직은 운영을 간소화하고, 수작업 업무를 줄이고, 응답 속도를 높일 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 멀티 에이전트 아키텍처를 활용해 팀들은 수작업 프로세스를 최대 75%까지 줄이는 동시에 고객 만족도를 크게 높일 수 있었습니다. 이제 Microsoft의 로우코드와 프로코드 패러다임을 활용해 이를 달성하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

핵심 요약

• Microsoft Copilot Studio를 사용하면 로우코드 방식으로 모듈화되고 확장 가능한 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 멀티 에이전트 AI 시스템은 작업을 자동화하여 효율성을 높이며, 이를 통해 수작업을 최대 75%까지 줄일 수 있습니다.
• 각 에이전트에 명확한 역할을 정의하여 특정 작업에 집중하도록 하고, 전체 워크플로를 개선하십시오.
• Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 에이전트 간 통신을 강화하고, 작업 전환이 원활하도록 보장하십시오.
• 에이전트를 정기적으로 테스트하고 디버깅하여 문제를 조기에 발견하고 높은 수준의 서비스를 유지하십시오.
• 에이전트를 Microsoft 365 및 Azure 서비스와 통합하여 기능을 확장하고 운영을 간소화하십시오.
• 분석 도구로 에이전트 성능을 모니터링하여 추세를 파악하고 시간이 지남에 따라 효과를 개선하십시오.
• Copilot Studio 커뮤니티에 꾸준히 참여하여 지원, 리소스, 모범 사례를 얻고 역량을 키우십시오.

멀티 에이전트 AI 시스템 개요

멀티 에이전트 AI 시스템이란

많은 현대 조직에서 멀티 에이전트 AI 시스템을 접하게 됩니다. 이러한 시스템은 복잡한 문제를 해결하기 위해 함께 작업하는 여러 자율 에이전트를 사용합니다. 각 에이전트는 특정 작업에 집중하며 독립적으로 동작하고, 다른 에이전트와 정보를 공유합니다. 핵심 특징은 분산화입니다. 중앙 권한 없이 에이전트가 로컬 데이터를 사용해 의사 결정을 내립니다. 에이전트는 서로 상호작용하고 협상하며 협력하여 공동 목표에 도달합니다. 변화에 선제적으로 대응하며, 구조화된 채널을 통해 소통합니다.

멀티 에이전트 AI 시스템은 큰 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 비즈니스 성장에 필수적인 유연성과 적응력을 확보할 수 있습니다.

비즈니스 가치와 활용 사례

여러 비즈니스 영역에서 멀티 에이전트 AI 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 시스템은 프로세스를 자동화하고, 정확도를 높이며, 운영 속도를 높입니다. 금융, 고객 서비스, 공급망 관리 분야에서 활용할 수 있습니다. 전문 에이전트는 구매 요청, 공급업체 관리, 지급 일정 수립과 같은 작업을 처리합니다. 고객 경험 측면에서는 에이전트가 온보딩, 서비스 요청, 선제적 지원을 관리합니다. 공급망 운영에서는 수요 예측, 재고 모니터링, 보충 업무에 에이전트를 사용합니다.

멀티 에이전트 AI 시스템을 활용하면 효율성과 고객 만족도가 눈에 띄게 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

Microsoft Copilot Studio의 역할

Microsoft Copilot Studio는 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계, 배포, 모니터링할 수 있는 도구를 제공합니다. 작업별 에이전트를 정의하면 워크플로의 각 부분을 맡길 수 있습니다. 에이전트들은 서로 통신하고 결과를 공유하며 예외 상황을 처리하므로, 플랫폼을 넘나드는 작업 공유가 매끄럽게 이루어집니다.

• 상호 연결된 에이전트를 오케스트레이션하여 효과적으로 협업하게 합니다.
• 에이전트를 특정 작업에 할당하여 모듈성과 확장성을 높입니다.
• 에이전트가 서로 통신하고 예외를 관리하도록 하여 운영을 원활하게 합니다.

Microsoft Copilot Studio는 단일 에이전트 모델에서 멀티 에이전트 오케스트레이션 계층으로 발전했습니다. 통신에는 Agent-to-Agent 프로토콜을 사용하며, 이를 통해 복잡한 워크플로에서도 확장성을 확보할 수 있습니다. 오케스트레이션에 집중하면 엔터프라이즈 수준의 작업을 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 요구에 맞춰 함께 성장하고 새로운 과제에 적응하는 시스템을 구축할 수 있습니다.

팁: 멀티 에이전트 AI 시스템 관리에 자신감이 생길 때까지 작은 워크플로부터 시작해 점차 규모를 키우세요. Microsoft Copilot Studio는 로우 코드와 프로 코드 개발을 모두 지원하므로, 자신의 기술 수준에 맞춰 솔루션을 조정할 수 있습니다.

Copilot Studio에서 작업 공간 설정

Copilot Studio에서 작업 공간을 설정하는 것은 효과적인 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축하는 첫 단계입니다. 이 플랫폼은 각 단계를 안내하므로 프로젝트를 쉽게 시작하고, 정리하고, 최적화할 수 있습니다.

프로젝트 만들기

새 Copilot 프로젝트를 만드는 것으로 시작합니다. Copilot Studio는 목표를 정의하고 작업 공간을 설정하는 데 도움이 되는 단계별 절차를 사용합니다. 일반적인 워크플로는 다음과 같습니다.

1. Copilot Studio로 이동하여 새 Copilot을 시작합니다.
2. 자연어를 사용해 Copilot의 목적을 설명합니다.
3. Copilot이 사용자에게 어떻게 응답해야 하는지 정의합니다.
4. Copilot 답변에 사용할 웹 소스를 선택합니다.
5. 만들기 과정을 시작하고 구성이 완료될 때까지 기다립니다.
6. 작업 공간을 깔끔하게 유지하도록 예제 학습 주제를 삭제합니다.
7. Power Apps (dataverse)를 데이터 소스로 추가합니다.
8. dataverse에서 관련 테이블을 선택합니다.
9. 각 데이터 소스의 용도를 정의합니다.
10. 더 나은 이해를 위해 동의어와 용어集 용어를 추가합니다.
11. 인덱싱이 완료될 때까지 기다립니다.
12. 일반 지식 기능을 사용하도록 설정합니다.
13. Classic 또는 Generative 상호 작용 모드 중에서 선택합니다.
14. 웹 사이트와 dataverse 데이터로 Copilot을 테스트합니다.
15. Copilot을 Teams에 배포합니다.
16. 예제 질문을 실행하여 문제가 있는지 확인합니다.

팁: Copilot은 가능한 한 일찍, 자주 테스트하세요. 사용자에게 영향을 주기 전에 문제를 찾아내는 데 도움이 됩니다.

인터페이스 살펴보기

Copilot Studio의 인터페이스는 AI 에이전트를 구축하고 작업 공간을 효율적으로 관리하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 다음과 같은 주요 기능을 볼 수 있습니다.

에이전트 흐름을 사용하여 프로세스를 자동화하고, 자연어 지침을 작성하고, 특정 작업에 AI 도구를 통합할 수도 있습니다. 인터페이스에서 이러한 기능 사이를 쉽게 전환할 수 있어 가장 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

참고: 에이전트와 연결 상태를 정기적으로 모니터링하세요. 이렇게 하면 휴면 에이전트나 잘못된 구성과 같은 문제를 예방할 수 있습니다.

모델 선택

에이전트에 적합한 AI 모델을 선택하는 것은 중요합니다. Copilot Studio는 특정 작업을 위해 설계된 여러 모델 유형을 제공합니다.

적합한 모델을 선택하면 에이전트가 제 성능을 내고 예산 범위 안에서 운영됩니다. 예를 들어 복잡한 분석에는 Deep 모델을, 빠른 응답에는 General 모델을 사용하세요. 항상 모델을 비즈니스 요구에 맞추세요.

참고: 적합한 모델은 사용자 만족도를 높이고 비용 관리에도 도움이 됩니다.

에이전트 역할 & 계획

에이전트 역할 정의

프로젝트 계획은 에이전트의 명확한 역할을 정의하는 것에서 시작합니다. 각 에이전트는 비즈니스 요구에 맞는 구체적인 목적을 가져야 합니다. Copilot Studio에서는 로우코드와 프로 코드 방식을 모두 사용해 에이전트를 만들 수 있습니다. 단순한 작업에는 하위 에이전트를, 더 복잡한 워크플로에는 연결된 에이전트를 사용할지 결정하면 됩니다. 이러한 선택은 여러 에이전트를 조율하고 시스템을 체계적으로 유지하는 데 도움이 됩니다.

에이전트 역할을 정의할 때는 다음 사항을 실행해야 합니다.

• HR, IT, 영업, 웹사이트 자동화처럼 비즈니스의 주요 기능을 파악합니다.
• 각 기능을 에이전트에 할당하되, 모든 에이전트가 명확한 업무를 맡도록 합니다.
• 워크플로를 더 작은 단계로 나눕니다. 그래야 에이전트가 가장 큰 효과를 낼 수 있는 지점을 확인할 수 있습니다.
• 자주 발생하고 많은 노력이 드는 작업에 집중합니다. 에이전트에게 지나치게 광범위하거나 지나치게 좁은 작업을 맡기지 않도록 합니다.
• 배포하는 모든 에이전트에 대해 보안 및 거버넌스 모범 사례를 반드시 따릅니다.
• Microsoft 365, Azure AI Foundry, Fabric과의 통합 옵션을 활용하여 에이전트를 적절한 데이터와 도구에 연결합니다.

에이전트 역할을 정의하는 좋은 방법은 핵심 작업 단위(Core Units of Work)를 찾아보는 것입니다. 이는 측정할 수 있으면서 비즈니스 목표 달성에 도움이 되는 작업을 말합니다. 이러한 작업 단위에 집중하면 계획이 더 효과적으로 되고 에이전트도 더 유용해집니다.

팁: 에이전트 역할을 정기적으로 검토하세요. 비즈니스가 변화함에 따라 계획을 업데이트하고 에이전트의 책임을 조정해야 할 수도 있습니다.

작업 자동화

반복적이거나 복잡한 작업을 에이전트가 처리하도록 하여 계획을 자동화할 수 있습니다. Copilot Studio에서 에이전트는 질문에 답하는 것 이상의 일을 할 수 있습니다. 여러 시스템에서 데이터를 가져오고, 레코드를 업데이트하고, 이메일을 보내고, 워크플로를 트리거할 수 있습니다. 또한 에이전트를 외부 플랫폼에 연결하여 자동화의 효과를 더욱 높일 수 있습니다.

에이전트가 작업을 자동화하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• Salesforce에서 고객 지원 티켓 정보를 가져와 개인화된 응답을 작성합니다.
• Dataverse를 사용해 실시간 데이터베이스를 조회하여 사용자 요청을 즉시 해결합니다.
• 송장 요청을 처리하고 Teams나 Outlook을 통해 전달하는 것과 같은 자동화 워크플로를 트리거합니다.
• API, 데이터 소스, 기업 시스템에 연결하여 원활하게 운영합니다.
• 로우코드 도구를 사용해 특정 역할, 워크플로 또는 작업을 위한 사용자 지정 에이전트를 만듭니다.
• 사람의 입력이 거의 없어도 계획하고, 실행하고, 적응할 수 있는 자율 에이전트를 만듭니다.

계획을 자동화하면 시간을 절약하고 오류를 줄일 수 있습니다. 에이전트는 24시간 쉬지 않고 일할 수 있어 비즈니스가 원활하게 운영되도록 돕습니다. 또한 팀이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 해 줍니다.

참고: 실제 운영에 적용하기 전에 자동화 워크플로를 항상 테스트하세요. 이렇게 하면 문제를 조기에 발견하고 운영을 안정적으로 유지할 수 있습니다.

협업 패턴

AI 시스템에서 여러 에이전트를 사용할 때는 협업을 계획하는 것이 핵심입니다. 각 에이전트는 자신의 작업을 수행하지만, 정보를 공유하고 행동을 조율해야 합니다. 이러한 협력 방식은 비즈니스에서 사람들이 함께 일하는 방식과 닮아 있습니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션을 사용하면 여러 에이전트를 조율하여 문제를 해결할 수 있습니다. 각 에이전트가 특정 작업에 집중하므로 시스템을 더 쉽게 관리하고 확장할 수 있습니다. 통신 프로토콜을 활용하면 에이전트끼리 정보를 주고받고, 책임을 할당하며, 행동을 조율할 수 있습니다. 여기에는 작업 분할, 리소스 공유, 충돌 해결이 포함됩니다.

재난 현장을 수색하는 드론 편대를 떠올려 보세요. 각 드론은 독립적으로 움직이지만, 발견한 내용을 공유하고 새로운 정보에 따라 행동을 조정합니다. 비즈니스에서도 에이전트가 같은 방식으로 움직입니다. 독립적으로 작업하면서도 서로 소통하고 변화에 적응합니다.

AI 최적화 API 아키텍처는 에이전트가 실시간으로 함께 작동하도록 돕습니다. 이러한 구조를 통해 에이전트는 의사결정을 내리고 팀으로서 행동할 수 있으며, 이는 엔터프라이즈 애플리케이션에 중요합니다.

팁: 계획 단계에서 명확한 커뮤니케이션 전략을 사용하세요. 에이전트가 언제, 어떻게 정보를 공유해야 하는지 분명히 알게 하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

탄탄한 프로젝트 계획 프로세스에는 에이전트 역할 정의, 작업 자동화, 효과적인 협업 패턴 설정이 포함됩니다. 계획을 잘 세우면 에이전트가 비즈니스에 실질적인 가치를 제공할 수 있습니다.

오케스트레이션 및 통합

멀티 에이전트 오케스트레이션

Copilot Studio에서는 에이전트의 작업과 책임을 조정하여 에이전트를 오케스트레이션합니다. 에이전트가 함께 작동하는 방식을 관리하는 다양한 전략을 사용할 수 있습니다. 인라인 에이전트는 기본 에이전트 안에서 작은 재사용 가능 워크플로처럼 작동합니다. 이러한 에이전트는 컨텍스트를 공유하므로 데이터를 전달하기가 간단합니다. 인라인 에이전트는 한 가지 작업에 집중하도록 구성하고, 안정성을 확보하기 위해 자주 테스트해야 합니다.

연결된 에이전트는 독립된 단위로 작동합니다. 각 에이전트는 자체 도구와 지식을 가집니다. 기본 에이전트는 작업을 연결된 에이전트에 위임하며, 이를 통해 모듈성과 도메인 분리를 달성할 수 있습니다. 명확한 기준에 따라 언제 작업을 넘길지 결정합니다. 정확성을 유지하기 위해 에이전트 간에 전달되는 컨텍스트와 매개 변수를 관리합니다. 보안은 여전히 중요하므로 연결된 에이전트가 제한 사항을 따르도록 해야 합니다. 성능을 추적하고 문제를 디버깅하기 위해 세션을 기록하고 모니터링합니다.

하위 작업이 복잡하거나, 별도의 거버넌스 규칙이 필요하거나, 여러 기본 에이전트에서 재사용할 수 있는 경우에만 별도의 에이전트를 만듭니다. 이 접근 방식은 복잡한 워크플로를 자동화하고 비즈니스가 성장함에 따라 시스템을 확장하는 데 도움이 됩니다.

팁: 오케스트레이션을 신중하게 계획하는 것이 좋습니다. 에이전트를 특정 작업에 할당하고 성능을 모니터링하면 모듈성과 확장성을 높일 수 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

에이전트 간 통신을 강화하기 위해 Model Context Protocol을 사용합니다. MCP는 사용자 의도, 이전 작업, 시스템의 현재 상태를 포함하여 에이전트가 컨텍스트를 공유하는 방식을 구조화합니다. 이 프로토콜은 에이전트가 서로 조율하고 작업을 원활하게 넘기는 데 도움이 됩니다. 에이전트가 무엇이 일어났고 다음에 무엇을 해야 하는지 이해하도록 해야 합니다.

MCP는 원활한 협업을 지원합니다. 에이전트는 MCP를 사용해 정보를 교환하며, 이를 통해 혼선이 줄고 정확도가 향상됩니다. MCP를 활용해 워크플로를 효율적이고 반응성 있게 유지합니다. 에이전트가 컨텍스트를 공유하면 오류를 피하고 높은 수준의 서비스를 유지할 수 있습니다.

참고: MCP는 올바른 데이터에 연결하고 다중 에이전트 AI 시스템 전반에서 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

API & Azure 통합

에이전트를 API 및 Azure 서비스와 통합하여 기능을 확장합니다. Copilot Studio는 Microsoft Power Platform 커넥터와 쉽게 연결되므로 비즈니스 데이터에 접근하고 작업을 자동화할 수 있습니다. 비즈니스에 가장 중요한 데이터 소스를 선택합니다. 민감한 정보를 보호하기 위해 DLP 정책을 설정합니다.

핵심 지역과 영향력이 큰 팀에 에이전트를 배포하여 그 가치를 보여줍니다. 효과적인 에이전트를 설계하려면 계획, 데이터 소스 선택, 보안에 충분한 시간을 투자해야 합니다. 참여율, 고객 만족도 점수 같은 지표를 사용해 에이전트의 성공을 측정합니다.

Copilot Studio 에이전트는 Fabric 에이전트와 함께 작동하여 대규모 엔터프라이즈 데이터를 추론합니다. 이를 통해 정확도와 관련성이 향상됩니다. 다중 에이전트 오케스트레이션을 사용하면 전문 에이전트가 각자의 전문 영역을 담당하면서도 사용자에게 일관된 응답을 제공할 수 있습니다. 복잡한 워크플로를 자동화하고 조직 전반에서 끊김 없는 자동화를 달성합니다.

팁: 에이전트를 Azure 및 API와 통합하면 고급 기능을 활용하고 비즈니스 운영을 간소화할 수 있습니다.

에이전트를 연결하고, MCP를 사용하고, Azure 및 비즈니스 데이터와 통합하여 견고한 AI 시스템을 구축합니다. 이를 통해 모듈성, 확장성, 원활한 워크플로 자동화를 달성합니다.

에이전트 구성 및 테스트

매개 변수 설정

AI 시스템에서 에이전트가 작동하기 전에 먼저 구성해야 합니다. 각 에이전트에 대해 명확한 매개 변수를 설정하는 것부터 시작합니다. 이러한 매개 변수는 에이전트의 동작 방식, 사용하는 데이터, 사용자와의 상호 작용 방식을 제어합니다. 응답 스타일, 허용되는 작업, 비즈니스 데이터 접근 권한 등을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 고객 서비스 질문에만 답하도록 에이전트를 설정하거나 민감한 정보에 대한 접근을 제한할 수 있습니다.

트리거와 조건도 정의해야 합니다. 이 설정은 에이전트가 언제 작업을 시작할지, 또는 언제 사람에게 도움을 요청할지 알려 줍니다. 이러한 규칙을 설정하면 AI 시스템을 안전하고 안정적으로 유지할 수 있습니다. 요구 사항이 바뀔 때 Copilot Studio의 인터페이스를 사용해 매개 변수를 빠르게 업데이트할 수 있습니다.

팁: 에이전트 매개 변수를 자주 검토하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 AI 시스템을 안전하고 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.

시뮬레이션 & 디버깅

에이전트를 테스트하는 것은 견고한 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 단계입니다. Copilot Studio의 시뮬레이션 도구를 사용하면 실제 상황에서 에이전트가 어떻게 응답하는지 확인할 수 있습니다. 샘플 대화와 워크플로를 실행하여 에이전트가 지침을 이해하고 작업을 올바르게 완료하는지 점검하십시오.

문제가 발견되면 디버깅 도구를 사용해 무슨 일이 일어났는지 추적하십시오. 로그와 오류 메시지를 확인하여 어디에서 문제가 생겼는지 찾아내십시오. 매개 변수를 변경하거나 에이전트 로직을 업데이트하여 문제를 해결할 수 있습니다. 에이전트가 기대한 대로 동작할 때까지 테스트를 반복하십시오.

• 다양한 시나리오에 대해 시뮬레이션을 실행하십시오.
• 에이전트 응답의 정확성을 확인하십시오.
• 로그를 사용해 오류를 찾고 수정하십시오.

참고: 테스트를 하면 실수를 일찍 발견할 수 있습니다. 이는 시간을 절약하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 높여 줍니다.

반복 개선 및 버전 관리

에이전트는 시간이 지나면서 계속 개선됩니다. 업데이트를 거칠 때마다 AI 시스템은 더 똑똑해지고 더 안정적이 됩니다. 이러한 변경 사항을 관리하려면 체계적인 버전 관리 전략이 필요합니다. 각 에이전트의 설계, 목적, 업데이트 내역을 설명하는 살아 있는 문서를 유지하십시오. 이렇게 하면 모든 구성원이 에이전트가 어떻게 동작하는지, 그리고 변경이 왜 일어나는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

Copilot Studio의 ALM(Application Lifecycle Management) 기능을 사용하여 에이전트 구성을 내보내고 저장하십시오. 이 파일들을 소스 리포지토리에 보관하면 변경 사항을 추적하고 필요할 때 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다. 또한 CI/CD(Continuous Integration and Continuous Deployment) 프로세스를 설정할 수도 있습니다. 이러한 도구는 테스트와 배포를 자동화하여 모든 업데이트가 안전하고 잘 문서화되도록 보장합니다.

다음은 에이전트 버전을 관리하는 세 가지 효과적인 전략을 보여 주는 표입니다.

팁: 좋은 버전 관리는 자신 있게 AI 시스템을 키워 나갈 수 있도록 도와줍니다. 무엇이 왜 바뀌었는지 언제든지 확인할 수 있습니다.

책임 있는 AI 및 거버넌스

휴먼인더루프

중요한 결정에 사람이 계속 참여하도록 하여 책임 있는 AI에서 핵심적인 역할을 맡게 됩니다. 다중 에이전트 AI 시스템에서는 민감한 작업을 수행하기 전에 에이전트가 승인을 요청하는 체크포인트를 설정할 수 있습니다. 이 방식은 통제력과 추적 가능성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 각 에이전트에 명확한 역할을 부여하여 모든 구성원이 자신의 책임을 알 수 있도록 해야 합니다. 에이전트들이 소통하고 결과를 공유할 때 작업 내용을 검토하고 필요하면 직접 개입할 수 있습니다.

다음은 휴먼인더루프 메커니즘을 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

에이전트들이 작업과 출력을 서로 전달하는 오케스트레이션 패턴을 활용할 수도 있습니다. 이러한 팀워크를 통해 가장 중요한 단계만 집중적으로 검토할 수 있습니다.

팁: 개인 정보나 금융 데이터를 다루는 워크플로에는 사람이 검토하는 체크포인트를 설정하십시오.

보안 및 규정 준수

AI 시스템을 구축할 때는 조직의 데이터를 보호하고 엄격한 규정 준수 기준을 따라야 합니다. Copilot Studio는 SDL(Software Development Lifecycle)을 따르는 보안 개발을 지원합니다. 여기에는 저장 데이터와 전송 중인 데이터의 암호화, 프로덕션 환경과 테스트 환경의 분리, 보안 코딩 방식의 문서화가 포함됩니다. 또한 위협 모델링을 완료하고 모든 에이전트 상호 작용에 대한 감사 로그를 유지해야 합니다.

다음은 주요 보안 및 규정 준수 평가를 정리한 표입니다.

각 에이전트의 데이터 액세스와 도구 권한은 항상 통제해야 합니다. 위험을 줄이고 노출을 제한하기 위해 역할별로 지식을 분리하십시오. 에이전트가 적절한 필터링을 거쳐 승인된 소스에서만 데이터를 검색하도록 하십시오. Copilot Studio는 데이터 손실 방지, 규정 준수 인증, 지리적 데이터 상주, Microsoft Purview를 통한 감사 로깅 등 Power Platform 거버넌스 기능을 활용합니다.

참고: 데이터를 보호하고 규정 준수 규칙을 따르면 사용자와 규제 기관의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

모니터링 & 분석

에이전트의 성능을 추적하고 규정 준수 규칙을 따르는지 확인해야 합니다. Copilot Studio에는 모니터링과 분석을 위한 여러 도구가 있습니다. 기본 제공 대시보드를 사용하거나 외부 도구에 연결해 더 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 시스템을 모니터링하고 분석하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

1. Microsoft Conversational AI Quality (CAIQ)와 같은 평가 프레임워크를 사용해 성능을 측정합니다.
2. 의도 인식 정확도, 응답 관련성, 해결률, 폴백률, 사용자 참여도, 목표 달성률과 같은 핵심 지표를 추적합니다.
3. Copilot Studio, Power BI, Azure Application Insights 또는 Bot Framework Analytics의 분석 대시보드에서 에이전트 활동을 검토합니다.

이러한 지표를 자주 검토하여 추세를 파악하고 문제를 신속하게 해결해야 합니다. 모니터링은 에이전트 성능을 개선하고 시스템이 데이터를 책임감 있게 처리하도록 하는 데 도움이 됩니다.

팁: 비정상적인 활동에 대한 알림을 설정해 두면 사용자에게 영향을 주기 전에 문제에 대응할 수 있습니다.

최적화 & 리소스

성능 튜닝

Copilot Studio에서 성능을 조정하면 다중 에이전트 AI 시스템이 더 잘 작동하도록 만들 수 있습니다. 먼저 각 에이전트가 무엇을 해야 하는지, 그리고 어떤 한계가 있을 수 있는지 파악합니다. 에이전트의 범위를 이해하면 명확한 목표를 설정하고 진행 상황을 측정할 수 있습니다.

에이전트를 개선하는 데 코드를 작성할 필요는 없습니다. Copilot Studio에서는 노코드 도구를 사용해 필요에 맞게 에이전트를 사용자 지정하고 조정할 수 있습니다. 특定 작업을 위한 에이전트를 만들면 시스템을 더 빠르고 정확하게 실행하는 데 도움이 됩니다. 에이전트를 Microsoft 365 데이터에 연결하면 항상 최신 정보를 사용하도록 할 수 있습니다.

성능을 조정하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

• 중요한 작업에는 작업 전용 에이전트를 사용합니다. 이를 통해 속도와 일관성이 향상됩니다.
• 실제 시나리오로 에이전트를 테스트합니다. 품질, 사용성, 응답 속도를 측정할 수 있습니다.
• 에이전트의 여러 버전을 나란히 비교합니다. 이렇게 하면 시스템을 업데이트하기 전에 문제를 미리 파악할 수 있습니다.
• 전체 테스트 세트로 에이전트를 평가합니다. 이를 통해 시스템이 얼마나 잘 작동하는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
• 에이전트에 명확하고 구체적인 프롬프트를 작성합니다. 이렇게 하면 에이전트가 더 나은 답변을 제공하도록 안내할 수 있습니다.
• 사용자에게 피드백을 요청합니다. 사용자의 의견은 시간이 지나면서 에이전트 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.

팁: 에이전트를 자주 검토하세요. 작은 변경도 시스템 성능에 큰 차이를 만들 수 있습니다.

커뮤니티 & 지원

문제를 혼자 해결할 필요는 없습니다. Copilot Studio 커뮤니티에서는 도움을 받고 아이디어를 공유할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. Microsoft Community Hub for Copilot Studio에 참여해 질문하고 다른 사용자에게 배울 수 있습니다. 공식 문서에서 단계별 가이드와 모범 사례도 찾을 수 있습니다.

추가 지원이 필요하면 Copilot Studio용 UCOP IT Services에 문의할 수 있습니다. 이러한 리소스를 활용하면 문제를 빠르게 해결하고 프로젝트를 계획대로 진행할 수 있습니다.

참고: 커뮤니티에 참여하면 최신 소식을 얻고 다른 사용자의 새로운 팁을 배울 수 있습니다.

추가 학습

다양한 학습 리소스를 통해 역량을 계속 키울 수 있습니다. 먼저 Copilot Studio에서 AI 에이전트를 정의하고 구축하는 방법을 살펴보세요. 하위 에이전트와 연결된 에이전트의 차이점, 그리고 각각을 언제 사용해야 하는지 알아보세요. 인사, IT, 영업 등 다양한 비즈니스 영역에서 에이전트를 오케스트레이션하는 방법도 알아볼 수 있습니다. Microsoft 365, Azure AI Foundry, Fabric에 에이전트를 연결하는 방법도 학습할 수 있습니다.

보안과 배포를 익히려면 거버넌스 모범 사례와 Teams, SharePoint, 웹 앱으로의 빠른 배포 방법을 확인하세요. 이 주제는 Microsoft Copilot Studio 문서, Mastering Copilot Studio 동영상 시리즈, Copilot Studio Agent Academy에서 찾을 수 있습니다. 실습을 위해 Agent in a Day 이벤트에 참여할 수도 있습니다.

유용한 링크는 다음과 같습니다:

• Microsoft Copilot Studio 문서
• Mastering Copilot Studio 동영상 시리즈
• Copilot Studio Agent Academy
• Copilot 학습 허브
• AI 학습 허브

팁: 계속 배우고 실습하세요. 더 많이 탐색할수록 다중 에이전트 AI 시스템은 더 나아질 것입니다.

Copilot Studio로 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 알아보았습니다. 이 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 에이전트 응답 속도 향상으로 인한 성능 개선
• 간단한 자동화 및 의사 결정 도구
• 비즈니스 데이터 소스와의 손쉬운 통합
• 협업 개선: 공유 프로필과 기술 정보로 팀 협업 강화

많은 조직이 Copilot Studio로 작업을 위임하는 에이전트를 만들어 업무 흐름을 더 효율적으로 만들고, 복잡한 작업도 더 쉽게 관리하고 있습니다.

역량을 키우려면 AI 에이전트, 데이터 시각화, 고급 에이전트 구축 과정을 살펴보세요. Copilot Studio의 새 기능과 모범 사례도 꾸준히 확인하시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

Copilot Studio에서 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하려면 어떻게 시작하나요?

먼저 새 프로젝트를 만듭니다. 목표를 정의하고, 에이전트 역할을 선택한 다음, 적합한 AI 모델을 고릅니다. Copilot Studio는 간단한 인터페이스로 각 단계를 안내합니다.

코딩 경험이 없어도 Copilot Studio를 사용할 수 있나요?

네, 로우코드 도구로 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 플랫폼은 템플릿과 드래그 앤 드롭 기능을 제공합니다. 작업이나 워크플로를 자동화하는 데 코드를 작성할 필요가 없습니다.

Copilot Studio 에이전트에 연결할 수 있는 비즈니스 데이터 유형은 무엇인가요?

에이전트를 Microsoft 365, Dataverse, Azure 및 기타 비즈니스 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 에이전트는 이러한 플랫폼의 정보를 검색, 업데이트, 처리하여 작업을 자동화합니다.

AI 에이전트가 보안 및 규정 준수 규칙을 따르도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

권한을 설정하고, 데이터 손실 방지 정책을 사용하며, 에이전트 활동을 모니터링합니다. Copilot Studio는 암호화와 감사 로깅을 지원합니다. 민감한 데이터에 대한 액세스는 직접 통제할 수 있습니다.

MCP(Model Context Protocol)란 무엇이며 왜 중요한가요?

MCP는 사용자 의도나 워크플로 상태 같은 컨텍스트를 에이전트 간에 공유하도록 돕습니다. 이 프로토콜은 조정과 정확도를 높입니다. MCP를 사용하면 다중 에이전트 시스템을 효율적으로 유지할 수 있습니다.

Copilot Studio에서 에이전트를 어떻게 테스트하고 개선할 수 있나요?

시뮬레이션을 실행하고, 에이전트 응답을 확인하며, 디버깅 도구를 사용합니다. Copilot Studio에서는 매개 변수를 업데이트하고 에이전트를 버전 관리할 수 있습니다. 기본 제공 분석 기능으로 성능도 추적할 수 있습니다.

Copilot Studio 지원 및 학습 리소스는 어디에서 찾을 수 있나요?

Microsoft Community Hub에 참여하고, 공식 문서를 읽고, 비디오 튜토리얼을 시청할 수 있습니다. 실습을 위해 Agent Academy 행사에 참석할 수도 있습니다.

팁: 단계별 가이드와 모범 사례는 Copilot Studio 학습 허브에서 확인하세요.

🎧 이 에피소드 듣기

다중 에이전트 AI에 대한 실용적인 설명이 궁금하신가요? 이 에피소드는 주제를 명확한 언어로 풀어 설명하고, Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대적인 업무 환경에서 이 주제가 왜 중요한지 보여 줍니다.

다음과 같은 목적이 있다면 이 에피소드를 들어 보세요:

• 다중 에이전트 AI의 핵심 개념 이해하기
• Microsoft 기술 생태계 안에서 이 개념이 어떻게 맞물리는지 살펴보기
• 조직에서 실질적인 가치를 만들 수 있는 지점 알아보기

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• DLP로 Copilot Studio 에이전트 권한 잠그기
• 여러 파일 변경에 GitHub Copilot 에이전트 모드 사용하기

M365 FM에서 더 많은 실용적인 Microsoft 이야기를 만나 보세요.

마지막 검토: 2026년 7월.

누가 들으면 좋을까요

이 에피소드는 구현, 운영, 거버넌스에 관한 결정을 내리기 전에 실질적인 기초 지식이 필요한 Microsoft 관리자, 아키텍트, 개발자, 보안 전문가, 비즈니스 리더를 위한 것입니다.

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