Azure Functions는 클라우드 호스팅 지능형 애플리케이션 빌드를 간소화하기 위해 AI 및 Azure 서비스와 통합되는 서버리스 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이 문서에서는 함수 앱에서 사용할 수 있는 다양한 AI 관련 시나리오, 통합 및 기타 AI 리소스에 대한 설문 조사를 제공합니다.
다음 시나리오에서는 AI 지원 환경에서 Azure Functions를 사용하는 것이 좋습니다.
| Scenario | 설명 |
|---|---|
| 도구 및 MCP 서버 | 함수를 사용하면 MCP(원격 모델 콘텐츠 프로토콜) 서버를 만들고 호스트하고 다양한 AI 도구를 구현할 수 있습니다. MCP 서버는 원격 도구를 통해 함수 호출을 사용하도록 설정하는 업계 표준입니다. |
| 에이전트 워크플로 | Durable Functions를 사용하면 내결함성이 내장된 다중 단계 장기 실행 에이전트 작업을 만들 수 있습니다. |
| RAG(검색 증강 생성) | RAG 시스템에는 빠른 데이터 검색 및 처리가 필요합니다. 함수는 여러 데이터 원본과 동시에 상호 작용하고 RAG 시나리오에 필요한 신속한 규모를 제공할 수 있습니다. |
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도구 및 MCP 서버
AI 모델 및 에이전트는 함수 호출 을 사용하여 도구라고 하는 외부 리소스를 요청합니다. 함수 호출을 사용하면 모델과 에이전트가 대화 또는 작업의 컨텍스트에 따라 특정 기능을 동적으로 호출할 수 있습니다.
함수는 수요를 처리하도록 효율적으로 확장되고 원격 Azure 서비스와 에이전트 연결을 간소화하는 바인딩 확장을 제공하기 때문에 에이전트 워크플로에서 함수 호출을 구현하는 데 특히 적합합니다. Functions에서 AI 도구를 빌드하거나 호스트하는 경우 서버리스 가격 책정 모델 및 플랫폼 보안 기능도 얻을 수 있습니다.
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 원격 서버와 상호 작용하기 위한 업계 표준입니다. AI 모델 및 에이전트가 외부 시스템과 통신할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다. MCP 서버를 사용하면 이러한 AI 클라이언트가 외부 시스템의 도구와 기능을 효율적으로 결정할 수 있습니다.
Azure Functions는 현재 다음 유형의 도구를 사용하여 함수 코드 노출을 지원합니다.
| 도구 유형 | 설명 |
|---|---|
| 원격 MCP 서버 | 사용자 지정 MCP 서버 또는 호스트 SDK 기반 MCP 서버를 만듭니다. |
| 큐 기반인 Azure Functions 도구 | Azure AI Foundry는 메시지 큐를 사용하여 비동기 함수 호출을 가능하게 하는 특정 Azure Functions 도구를 제공합니다. |
원격 MCP 서버
Functions는 원격 MCP 서버를 만들고 호스팅하기 위한 다음 옵션을 지원합니다.
- MCP 바인딩 확장을 사용하여 다른 함수 앱과 마찬가지로 사용자 지정 MCP 서버를 만들고 호스트합니다.
- 공식 MCP SDK를 사용하여 만든 자체 호스트 MCP 서버입니다. 이 호스팅 옵션은 현재 미리 보기로 제공됩니다.
다음은 Functions에서 제공하는 현재 MCP 서버 호스팅 옵션의 비교입니다.
| 특징 | MCP 바인딩 확장 | 자체 호스팅 MCP 서버 |
|---|---|---|
| 현재 지원 수준 | GA | 미리 보기* |
| 프로그래밍 모델 | 함수 트리거 및 바인딩 | 표준 MCP SDK |
| 상태 저장 실행 | 지원됨 | 현재 지원되지 않음 |
| 현재 지원되는 언어 | C#(격리된 프로세스) 파이썬 TypeScript JavaScript Java |
C#(격리된 프로세스) 파이썬 TypeScript Java |
| 기타 요구 사항 | None | 스트리밍 가능한 HTTP 전송 |
| 구현 방법 | MCP 바인딩 확장 | 사용자 지정 처리기 |
*자체 호스팅 MCP 서버에 대한 구성 세부 정보는 미리 보기 중에 변경됩니다.
Functions에서 MCP 서버 호스팅을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 옵션은 다음과 같습니다.
| Options | MCP 바인딩 확장 | 자체 호스팅 MCP 서버 |
|---|---|---|
| 문서 | MCP 바인딩 확장 | n/a |
| Samples | 원격 사용자 지정 MCP 서버 | 날씨 서버 |
| 템플릿 | HelloTool | n/a |
| Options | MCP 바인딩 확장 | 자체 호스팅 MCP 서버 |
|---|---|---|
| 문서 | MCP 바인딩 확장 | n/a |
| Samples | 원격 사용자 지정 MCP 서버 | 날씨 서버 |
| Options | MCP 바인딩 확장 | 자체 호스팅 MCP 서버 |
|---|---|---|
| 문서 | MCP 바인딩 확장 | n/a |
| Samples | 원격 사용자 지정 MCP 서버 | 날씨 서버 |
| Options | MCP 바인딩 확장 | 자체 호스팅 MCP 서버 |
|---|---|---|
| 문서 | MCP 바인딩 확장 | n/a |
| Samples | 아직 사용할 수 없음 | n/a |
| Options | MCP 바인딩 확장 | 자체 호스팅 MCP 서버 |
|---|---|---|
| 문서 | MCP 바인딩 확장 | n/a |
| Samples | 아직 사용할 수 없음 | 아직 사용할 수 없음 |
PowerShell은 현재 MCP 서버 호스팅 옵션에 대해 지원되지 않습니다.
큐 기반 Azure Functions 도구
MCP 서버 외에도 큐 기반 통신과 함께 Azure Functions를 사용하여 AI 도구를 구현할 수 있습니다. Azure AI Foundry는 메시지 큐를 사용하여 비동기 함수 호출을 사용하도록 설정하는 Azure Functions 관련 도구를 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 AI 에이전트가 메시징 패턴을 사용하여 코드와 상호 작용합니다.
이 도구 접근 방식은 다음이 필요한 AI Foundry 시나리오에 적합합니다.
- 신뢰할 수 있는 메시지 배달 및 처리
- AI 에이전트와 함수 실행 간의 분리
- 기본 제공 재시도 및 오류 처리 기능
- 기존 Azure 메시징 인프라와의 통합
함수 호출 시나리오에 대한 몇 가지 참조 샘플은 다음과 같습니다.
Azure AI Foundry 에이전트 서비스 클라이언트를 사용하여 Azure Functions를 사용하여 구현된 사용자 지정 원격 MCP 서버를 호출합니다.
Azure AI SDK의 에이전트에 대한 함수 호출 기능을 사용하여 사용자 지정 함수 호출을 구현합니다.
에이전트 워크플로
AI 기반 프로세스는 종종 모델 및 기타 AI 자산과 상호 작용하는 방법을 결정합니다. 그러나 일부 시나리오에서는 더 높은 수준의 예측 가능성 또는 잘 정의된 단계가 필요합니다. 이러한 지시된 에이전트 워크플로는 에이전트가 따라야 하는 별도의 작업 또는 상호 작용을 오케스트레이션합니다.
지속성 함수 확장을 사용하면 Functions의 장점을 활용하여 내결함성이 기본 제공된 다중 단계 장기 실행 작업을 만들 수 있습니다. 이러한 워크플로는 지시된 에이전트 워크플로에 적합합니다. 예를 들어 여행 계획 솔루션은 먼저 사용자의 요구 사항을 수집하고, 계획 옵션을 검색하고, 사용자 승인을 받고, 마지막으로 필요한 예약을 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 각 단계에 대한 에이전트를 빌드한 다음 Durable Functions를 사용하여 해당 작업을 워크플로로 조정할 수 있습니다.
더 많은 워크플로 시나리오 아이디어는 Durable Functions의 애플리케이션 패턴을 참조하세요.
RAG(검색 증강 생성)
Functions는 다양한 데이터 원본의 여러 이벤트를 동시에 처리할 수 있으므로 빠른 데이터 검색 및 처리가 필요한 RAG 시스템과 같은 실시간 AI 시나리오에 효과적인 솔루션입니다. 신속한 이벤트 기반 크기 조정은 수요가 많은 상황에서도 고객이 경험하는 대기 시간을 줄입니다.
RAG 기반 시나리오에 대한 몇 가지 참조 샘플은 다음과 같습니다.
RAG의 경우 Azure Open AI 및 Azure SDK를 비롯한 SDK를 사용하여 시나리오를 빌드할 수 있습니다. ::: 영역 끝
OpenAI 바인딩 확장을 사용하여 상태 저장 세션에서 간단한 프롬프트를 실행하고, 텍스트 완성을 수신하고, 메시지를 보내는 친숙한 챗봇을 만드는 방법을 보여 줍니다.
Azure Functions에 대한 AI 도구 및 프레임워크
함수를 사용하면 원하는 언어로 앱을 빌드하고 즐겨 찾는 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성 때문에 AI 지원 함수 앱에서 광범위한 AI 라이브러리 및 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
다음은 알아야 할 몇 가지 주요 Microsoft AI 프레임워크입니다.
| 프레임워크/라이브러리 | 설명 |
|---|---|
| 에이전트 프레임워크 | AI 에이전트 및 에이전트 워크플로를 쉽게 빌드합니다. |
| Azure AI Foundry 에이전트 서비스 | 엔터프라이즈급 보안, 기본 제공 도구 및 Azure Functions와의 원활한 통합을 통해 AI 에이전트를 빌드, 배포 및 크기 조정하기 위한 완전 관리형 서비스입니다. |
| Azure AI Services SDK | 클라이언트 SDK를 직접 사용하여 함수 코드에서 직접 전체 Azure AI 서비스 기능을 사용할 수 있습니다. |
또한 함수를 사용하면 앱에서 타사 라이브러리 및 프레임워크를 참조할 수 있으므로 AI 지원 함수에서 즐겨 찾는 모든 AI 도구 및 라이브러리를 사용할 수 있습니다.