Microsoft 검색을 사용하면 두 가지 방법으로 에이전트를 만들 수 있습니다. 팀 공동 작업을 위해 Microsoft 검색을 사용하고 개별 실험에 검색 앱을 사용합니다. (검색 앱은 GitHub Copilot 기반으로 빌드된 로컬 환경입니다.)
Discovery Studio UI를 통해 프롬프트 에이전트를 작성하거나, 다른 프로젝트에서 복사하거나, 검색 앱에서 로컬로 시작한 후 Microsoft 검색으로 승격할 수 있습니다.
이 문서에서는 각 작성 방법을 안내합니다. 워크플로 및 팀 요구에 가장 적합한 방법을 선택합니다.
사전 요구 사항
활성 Azure 구독.
하나 이상의 프로젝트가 있는 배포된 Microsoft 검색 작업 영역입니다. 설치 지침은 Microsoft 디스커버리 인프라 시작하기를 참조하세요.
작업 영역 수준에서 구성된 채팅 모델 배포입니다. 자세한 내용은 채팅 모델 배포 만들기를 참조하세요.
Discovery Studio에서 프롬프트 에이전트 만들기
프롬프트 에이전트는 모델 구성, 지침, 도구 및 자연어 프롬프트를 결합하여 동작을 구동하는 선언적으로 정의된 에이전트입니다. 검색 증강 그라운딩을 위해 지식 베이스를 사용하여 프롬프트 에이전트를 구성할 수 있습니다. Microsoft 검색 도구, 코드 인터프리터 또는 모델 컨텍스트 프로토콜 도구와 같은 도구를 연결할 수 있습니다. Discovery Studio에서 양식 기반 환경을 사용하여 만들 수 있습니다.
Microsoft Discovery Studio 로그인합니다.
왼쪽 창에서 프로젝트 탭을 선택하고 프로젝트를 엽니다.
리소스 창에서 + 옆에 있는 단추를 선택한 다음, 새 에이전트 만들기를 선택합니다.
새 에이전트 대화 상자에서 에이전트를 유형으로 선택합니다.
에이전트의 이름과 설명을 입력합니다. 이름은 프로젝트 내에서 에이전트의 고유 식별자 역할을 합니다. 다른 에이전트 및 워크플로는 이 이름으로 참조합니다.
채팅 모델에서 작업 영역 수준 모델 배포를 선택합니다.
메모
다음 매개변수들은 현재 추론 모델에서 지원되지 않습니다:
temperature,top_p. 자세한 내용은 Azure OpenAI 추론 모델을 참고하세요.에이전트 지침을 입력합니다. 지침은 에이전트의 동작, 가상 사용자 및 추론 접근 방식을 정의하는 자연어 프롬프트입니다.
(선택 사항) 도구를 연결하여 에이전트가 외부 기능에 액세스할 수 있도록 합니다.
도구 섹션을 확장하고 검색 상자를 선택합니다. 드롭다운 목록에는 작업 영역에서 사용 가능한 모든 도구가 표시됩니다. 연결할 각 도구 옆에 있는 확인란을 선택합니다.
(선택 사항) 도구를 실행하기 전에 에이전트가 사용자 승인을 요청하도록 하려면 도구를 실행하기 전에 확인 확인란을 선택합니다. 이 옵션을 사용하도록 설정하면 에이전트는 대화 중에 도구를 호출할 때마다 일시 중지하고 사용자에게 확인 메시지를 표시합니다.
완료를 선택하여 도구 선택을 저장합니다.
(선택 사항) 검색 증강 기반 근거화를 위해 지식 베이스를 연결합니다. 기술 자료 섹션을 확장합니다. 표에는 이름, 연관된 책장 및 설명이 포함된 사용 가능한 모든 지식 기반이 나열되어 있습니다. 에이전트가 응답을 구성할 때 사용할 각 지식 베이스 옆의 확인란을 선택합니다.
에이전트 만들기를 선택합니다.
각 저장은 전체 기록을 사용하여 변경할 수 없는 새 버전을 만듭니다. 조사 채팅에서 @AgentName를 입력하여 에이전트를 테스트할 수 있습니다.
다른 프로젝트에서 프롬프트 에이전트 복사
기존 프로젝트에서 복사하여 프로젝트 전체에서 프롬프트 에이전트를 다시 사용할 수 있습니다.
Microsoft Discovery Studio 로그인합니다.
프로젝트 탭을 선택하고 에이전트를 추가할 대상 프로젝트를 엽니다.
리소스 창에서 + 옆에 있는 단추를 선택합니다. 그런 다음 프로젝트에서 복사를 선택합니다.
복사할 에이전트가 포함된 원본 프로젝트를 선택합니다.
복사할 에이전트를 선택하고 작업을 확인합니다.
복사된 에이전트는 대상 프로젝트에서 새 에이전트로 표시됩니다. 원본과 독립적으로 지침, 도구 및 설정을 편집할 수 있습니다.
검색 앱에서 에이전트 만들기
검색 앱은 GitHub Copilot 기반으로 빌드된 로컬 환경입니다. Discovery 앱에서 개별 사용자는 사용자 지정 에이전트를 만들고 테스트하고 검증한 후, 팀에서 사용할 수 있도록 Microsoft Discovery로 승격할 수 있습니다.
검색 앱의 필수 구성 요소
- GitHub Copilot 설치하고 구성해야 합니다.
- GitHub Copilot 확장성에 대해 잘 알고 있어야 합니다.
Copilot 기술을 사용하여 사용자 지정 에이전트 만들기
검색 앱에서는 GitHub Copilot 확장성 모델에 따라 기술을 사용하여 에이전트를 정의합니다.
로컬 환경에서 검색 앱을 엽니다.
해당 기술을 정의하여 새 사용자 지정 에이전트를 만듭니다. 기술은 GitHub Copilot 패턴 및 설명서를 따릅니다.
에이전트의 지침, 기능 및 도구 통합을 구성합니다.
(선택 사항) 로컬 지식 베이스를 연결하여 에이전트가 근거 기반 응답을 위해 비공개 지식을 검색할 수 있도록 합니다. Discovery 앱은 에이전트가 컴퓨터에 저장된 도메인별 정보에 액세스할 수 있도록 하는 로컬 버전의 책장을 지원합니다.
Discovery 앱에서 에이전트와 상호 작용하여 에이전트를 로컬로 테스트합니다.
에이전트가 안정적으로 수행될 때까지 에이전트 디자인, 지침 및 기술 구성을 반복합니다.
검색 앱에서 Microsoft 검색으로 에이전트 승격
승격 경로는 다음과 같이 작동합니다.
로컬에서 유효성을 검사합니다. 검색 앱을 사용하여 에이전트 디자인, 프롬프트 및 도구 구성을 테스트합니다. 에이전트가 신뢰할 수 있는 고품질 결과를 생성하는지 확인합니다.
Microsoft Discovery에 맞게 조정합니다. 에이전트의 유효성을 검사한 후 Microsoft 검색에 대한 에이전트 디자인을 조정합니다. 이 단계에는 다음이 포함됩니다.
- 동일한 지침으로 Discovery Studio에서 프롬프트 에이전트를 만듭니다.
- 작업 영역 수준 모델 배포 구성
- 팀에서 접근할 수 있도록 공유 지식 베이스(책장) 연결하기
- 서비스 환경에 적합한 검색 도구 연결
Microsoft 검색에 배포합니다. 이 문서의 앞부분에서 설명한 프롬프트 에이전트 만들기 단계에 따라 Microsoft 검색 프로젝트에서 에이전트를 만듭니다.
팀과 공동 작업합니다. Microsoft 검색에서 에이전트를 배포한 후 모든 프로젝트 멤버가 에이전트에 액세스할 수 있습니다. 팀 구성원은 조사에서 사용하여
@AgentName에이전트를 호출할 수 있으며 다중 에이전트 오케스트레이션에 검색 엔진 을 사용할 수 있습니다.
Tip
빠른 프로토타입 생성 및 개별 실험을 위해 검색 앱에서 시작합니다. 검색 엔진을 통해 팀 공동 작업, 공유 기술 자료, 엔터프라이즈 거버넌스 또는 자율 다중 에이전트 오케스트레이션이 필요한 경우 Microsoft 검색으로 이동합니다.