Power Automate의 접착제로 Python? 불안정한 플로 대신 Office Scripts, Copilot, 타입 기반 에이전트

많은 팀이 Azure Functions나 사용자 지정 커넥터로 Python을 Power Automate와 Power BI에 억지로 끼워 넣은 뒤, 불안정한 플로와 버전 드리프트, 늘어나는 비용에 놀랍니다. 이번 에피소드는 Microsoft 스택에서는 AI가 접착 코드를 쓰고 Python은 분석에 머물러야 하는 이유를 설명합니다.

▶ Power Automate의 접착제로 Python? 불안정한 플로 대신 Office Scripts, Copilot, 타입 기반 에이전트 (AI 더빙)

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. Power Automate가 임의의 Python을 실행하지 않는 이유와 Office Scripts(TypeScript)가 Microsoft 365의 기본 스크립트 환경인 이유
2. Python 접착 코드의 숨은 비용: 외부 컴퓨팅, 시크릿 관리, 콜드 스타트, 버전 드리프트, 여러 서비스에 걸친 디버깅
3. Dataflow Gen2의 Copilot: 시맨틱 모델에 기반한 Power Query M 또는 Python 생성과 몇 초 만에 만드는 보고서 초안
4. 오케스트레이터로서의 타입 기반 에이전트: 제한된 도구 상자, 타입 계약, 샘플 검증, 재사용 가능한 프롬프트 자산
5. 분석과 ML을 위한 Fabric Notebooks와 30일 실행 계획: 감사, 마이그레이션, 데이터플로 리팩터링, 검토 게이트가 있는 에이전트

이 에피소드는 Microsoft MVP Mirko Peters의 M365 Show 애니메이션 설명 영상을 AI로 더빙한 한국어판입니다.