Product
Microsoft's low-code platform for building, customising and publishing AI agents and copilots. Makers define topics, knowledge sources, actions and flows and can publish the result to Teams, websites or Microsoft 365 Copilot.
| Type | Product |
|---|---|
| Also known as | Microsoft Copilot Studio, Power Virtual Agents |
| Website | www.microsoft.com/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio |
| Documentation | learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio |
| Licence | paid |
2026-10-30
그라운딩이 없으면 Copilot과 에이전트는 존재하지도 않는 3분기 할인 정책처럼 그럴듯한 답을 지어냅니다. 이번 에피소드에서는 멀티모달 AI 앱이 지저분한 기업 데이터 앞에서 왜 실패하는지, 그리고 Azure AI Search 기반 Retrieval Augmented Generation과 평가 도구, 거버넌스가 어떻게 답변을 현실에 붙잡아 두는지 설명합니다.
2026-10-30
테스트 창에서는 완벽한 Copilot Studio 에이전트도 실제 사용자 앞에서는 추측으로 답하기 시작하곤 합니다. 경비 규정 봇을 예로, 모호한 답변을 실제 규정 문서를 인용하는 정확한 답변으로 바꾸고 에이전트를 안전하게 게시하는 방법을 설명합니다.
2026-10-30
대부분의 AI 봇은 데모에서는 인상적이지만, 회사 정책이나 프로젝트 현황 같은 실제 질문에는 답하지 못합니다. 테넌트 데이터와 연결되어 있지 않기 때문입니다. 이번 에피소드는 Retrieval Augmented Generation(RAG)이 어떻게 '앵무새'를 진짜 비서로 바꾸는지 설명하고, 보조 바퀴를 단 빠른 성과의 Copilot Studio와 완전한 제어와 거버넌스를 제공하는 Azure AI Foundry를 비교합니다.
2026-10-29
AI 흐름이 실패하는 이유는 AI가 아니라 불완전한 입력을 사실로 취급하기 때문입니다. 이번 에피소드는 Copilot Studio의 정보 요청(RFI) 작업이 사람이 데이터를 확인할 때까지 흐름을 일시 중지하는 방식을 보여 줍니다.
2026-10-29
수동 GRC 보고는 흔히 Purview 로그를 내보내 Excel에서 쪼개고, 다음 주에도 차트가 맞기를 바라는 일입니다. 이번 에피소드는 Purview, Power Automate, Copilot Studio로 만든 규칙 기반 에이전트가 감사 데이터를 가져와 평가하고 이해하기 쉽게 보고하는 방법을 보여 줍니다.
2026-10-29
AI 에이전트는 시간을 절약해 주지만, 많은 기업은 누가 어떤 에이전트를 만들었고 어떤 데이터에 접근하며 누가 게시했는지 파악하지 못할까 봐 걱정합니다. 이번 에피소드는 거버넌스가 더 이상 선택이 아닌 이유와, Microsoft 365 관리 센터가 혁신을 막지 않으면서 Copilot 에이전트의 관제탑이 되는 방법을 설명합니다.
2026-10-28
기본 Microsoft 365 Copilot은 스타터 키트일 뿐입니다. 기본 모델과 테넌트의 콘텐츠는 알지만, 여러분의 SOP, 인사 핸드북, ERP 시스템은 모릅니다. 이를 위해서는 커넥터, 그라운딩, 그리고 자체 에이전트가 필요합니다. 이번 에피소드에서는 언제 Copilot Studio를, 언제 Teams Toolkit(Microsoft 365 Agents Toolkit)을 써야 하는지, 그리고 처음 작동한 에이전트가 왜 튜토리얼의 끝에 불과한지 설명합니다.
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