AI 능력이 Copilot Studio를 단순한 스크립트 챗봇 이상으로 만듭니다. 생성형 AI를 핵심으로 삼은 Copilot Studio는 주제별로 집중적으로 작성하도록 설계되지 않았습니다. 대신, AI 기반 지식, 오케스트레이션, 자동화와 함께 작동하는 저작된 비즈니스 크리티컬 경험에 집중하고 있습니다. 이 접근법 덕분에 에이전트들은 모든 가능한 질문을 다루기 위해 수백 개의 엄격한 주제에 의존하지 않아도 됩니다. 대신, 신뢰할 수 있는 출처에 기반한 유연한 생성 응답과 함께 큐레이션된 주제를 결합합니다.
AI 역량 옵션 요약
| Capability | 이 기능이 가능하게 하는 것 | 한계 또는 고려사항 |
|---|---|---|
| 생성형 오케스트레이션 | 다중 의도 인식, 주제, 지식, 행동의 동적 연쇄 | 오케스트레이션 길이 제한; 복잡한 흐름에 대한 신중한 테스트가 필요합니다 |
| 생성형 답변 | 연결된 지식 출처에서 얻은 동적 답변, 요약 및 인용 | 정확성은 데이터 품질에 따라 달라집니다; 후속 질문 계획 필요 |
| 생성형 빌더 | 자연어 주제 생성 및 업데이트 | 인간의 검증이 필요하다; 생성된 대화는 다듬어질 필요가 있을 수 있습니다 |
| 컴퓨터 사용 | 자연어 토론을 이용해 컴퓨터를 조작하세요 | 에이전트가 사용할 수 있는 머신을 프로비저딩하고 유지보수해야 합니다 |
| AI 프롬프트 | AI 모델이 주어진 명령어 집합에서 응답을 생성합니다 | 성능과 역량은 선택한 AI 모델에 따라 다릅니다 |
| AI 승인 및 기타 AI 기능 | 의사결정 자동화, 감정 트리거, 전사본 분석, AI 빌더 통합 | 아직 새롭게 등장하는 기능들; 거버넌스와 모니터링이 마련되어 있는지 확인한다 |
생성 행동과 오케스트레이션
생성 오케스트레이션을 사용하면 에이전트가 주제, 행동, 지식 소스를 자동으로 연결할 수 있습니다. 이 접근법은 전통적인 자연어 이해(NLU) 모델을 하나의 발화에서 여러 의도를 인식하고 동일한 유형의 여러 개체를 추출할 수 있는 대형 언어 모델로 대체합니다. 액션과 함께 사용하면 에이전트는 API를 호출하거나, 에이전트 플로우를 실행하거나, 커넥터를 트리거할 수 있습니다. 에이전트는 누락된 세부사항에만 사용자에게 프롬프트를 주고, 그 출력을 요약합니다. 이 접근법은 에이전트가 단순히 응답하는 것을 넘어 시스템 전반에 걸쳐 행동할 수 있게 합니다.
더 알아보기: 생성 오케스트레이션 기능 적용하기
생성형 답변
생성형 답변을 사용하면 에이전트는 Dataverse, SharePoint, OneDrive, 공개 웹사이트 또는 기타 맞춤형 데이터와 같은 지식 소스를 동적으로 검색하여 응답할 수 있습니다. FAQ를 직접 만드는 대신, 에이전트가 사용할 출처를 지정하면 AI가 답변을 생성합니다. 검색된 내용을 요약하고, 결과를 검증하며, 가능한 경우 인용도 생성합니다. 생성 답변은 주제 흐름의 여러 지점이나 Fallback 전에 대화 강화 주제에 배치할 수 있습니다. 이 접근법은 수동 주제의 유지 관리 부담 없이 폭넓은 범위 제공을 제공합니다.
생성형 빌더
에이전트 작성은 더 이상 모든 메시지나 대화 경로를 수동으로 정의하는 데 제한되지 않습니다. 생성형 빌더는 원하는 것을 자연어로 설명할 수 있게 해주고, AI가 에이전트를 만들어 줍니다. 이 방법은 주제 생성 및 업데이트 시간을 줄이고, 에이전트가 더 자연스럽게 느껴지도록 제안된 변형을 제공하며, 정보를 통합하는 적응형 카드 제작에도 도움을 줄 수 있습니다. 인간의 검토가 항상 필요하지만, 생성형 빌더는 기술 사용자와 비즈니스 사용자 모두에게 설계를 가속화합니다.
컴퓨터 사용
컴퓨터 사용은 API나 스크립트 자동화 없이도 화면을 시각적으로 해석하고 작업을 단계별로 수행함으로써 에이전트가 컴퓨터에서 작업을 수행할 수 있게 합니다. 호출되면 에이전트는 활성 창의 이미지를 분석하고 다음 동작을 결정한 후 작업이 완료될 때까지 계속 진행합니다. 컴퓨터 사용은 현대적 통합이 부족한 기존 애플리케이션, 데스크톱 전용 워크플로우, 다중 애플리케이션 프로세스를 통합하는 데 유용합니다. 이 기능은 Copilot Studio를 대화형 논리를 넘어, 전통적인 커넥터나 HTTP 호출이 불가능한 웹 및 데스크톱 환경에서 실제 작업 자동화를 가능하게 합니다.
더 알아보기: 컴퓨터 사용 도구를 사용해 데스크톱 프로세스를 자동화하세요
AI 프롬프트
AI 프롬프트는 제작자가 AI 모델이 지시를 어떻게 해석하고, 응답을 어떻게 형식화하며, 추론 작업을 수행할지 직접 제어할 수 있게 해줍니다. 오케스트레이터와 달리 AI 프롬프트는 톤, 제약 조건, 예제, JSON 같은 구조화된 출력 형식 등 모델의 입력을 완전히 제어할 수 있게 해줍니다. 프롬프트는 Microsoft Foundry 모델을 포함한 다양한 모델을 사용할 수 있으며, 활성화 시 Dataverse 접지와 코드 인터프리터 같은 고급 기능을 지원합니다. 이러한 제어 방식은 정밀한 언어 생성, 구조화된 데이터 추출, 또는 생성 오케스트레이션만으로는 달성하기 어려운 고도로 맞춤화된 출력이 필요한 시나리오에 AI 프롬프트를 이상적으로 만듭니다.
더 알아보기: AI 프롬프트를 활용해 응답을 생성하세요
기타 AI 기능
대화형 생성을 넘어, Copilot Studio는 인접한 AI 시나리오로도 계속 확장하고 있습니다. 다음은 그 예입니다.
- 에이전트 플로우에서 다단계 및 AI 승인을 사용함으로써, 에이전트는 미리 정의된 기준을 사용해 승인 요청을 자동으로 평가하고 결정할 수 있습니다.
- 감정 분석, 부정적인 톤이 실시간 상담원으로 연락을 고수시킬 수 있는 경우.
- 새로운 주제 발견을 위한 녹취록 분석.
- AI 빌더와의 이미지 인식 및 텍스트 추출 통합.
이 기능들은 대화를 넘어 의사결정 자동화와 콘텐츠 이해로 에이전트를 확장시킵니다.
책임 있는 AI 및 준수
Copilot Studio의 모든 생성형 AI 기능은 마이크로소프트의 책임 있는 AI 표준을 적용한 Microsoft Foundry에서 실행됩니다. 시스템은 가능한 경우 답변을 근거지로 설정하고, 잘못된 정보를 줄이기 위해 검증하며, 유해하거나 비준수 콘텐츠를 관리합니다. 시스템은 운영 지원용으로만 대화를 일시적으로 저장하며, Customer Lockbox는 모든 지원 접근을 제어할 수 있습니다. 에이전트는 모델 학습에 테넌트 데이터를 기여하지 않으며, 환경 설정을 통해 관리자는 지역 간 데이터 이동이 필요한 기능을 비활성화할 수 있습니다.
자세히 알아보기: Copilot Studio용 책임 있는 AI FAQ