Microsoft Agent Framework AI 에이전트 이해
AI 에이전트는 생성 AI를 사용하여 데이터를 해석하고, 결정을 내리고, 사용자 또는 다른 애플리케이션을 대신하여 작업을 수행하는 프로그램입니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델을 사용하여 작업을 수행합니다. 기존 프로그램과 달리 AI 에이전트는 자율적으로 작동하여 복잡한 워크플로를 처리하고 지속적인 사용자 감독 없이 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
AI 에이전트는 Microsoft 에이전트 프레임워크를 비롯한 다양한 도구와 플랫폼을 사용하여 개발할 수 있습니다. Microsoft Agent Framework는 개발자가 최신 AI 모델을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 오픈 소스 SDK입니다. 이 프레임워크는 자연어 처리를 사용하여 작업을 완료하고 다른 에이전트와 공동 작업할 수 있는 기능 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 기반을 제공합니다.
Microsoft Agent Framework 핵심 구성 요소
Microsoft 에이전트 프레임워크는 개별적으로 또는 결합할 수 있는 다양한 구성 요소를 제공합니다.
에이전트 - 일관된 인터페이스를 제공하고 다중 에이전트 오케스트레이션과 같은 다양한 기능을 사용하도록 설정합니다. 에이전트는 기본 제공 기능 호출, 채팅 기록을 사용한 다중 턴 대화, 서비스 제공 도구, 정형 출력 및 스트리밍 응답을 지원합니다.
채팅 공급자 - 공통 인터페이스에서 다른 공급자의 AI 서비스에 연결하기 위한 추상화 정보를 제공합니다. 지원되는 공급자에는 Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Copilot 등을 포함한 여러 서비스가
BaseAgent추상화를 통해 지원됩니다.함수 도구 - 에이전트 기능을 확장하는 사용자 지정 함수용 컨테이너입니다. 에이전트는 함수를 자동으로 호출하여 외부 API 및 서비스와 통합할 수 있습니다.
기본 제공 도구 - Python 실행을 위한 코드 인터프리터, 문서 분석을 위한 파일 검색 및 인터넷 액세스를 위한 웹 검색을 비롯한 미리 빌드된 기능입니다.
대화 관리 - 역할(USER, ASSISTANT, SYSTEM, TOOL) 및
AgentSession상호 작용 간의 영구 대화 컨텍스트를 사용하는 구조적 메시지 시스템입니다.워크플로 오케스트레이션 - 복잡한 다중 에이전트 협업을 위한 순차 워크플로, 동시 실행, 그룹 채팅 및 핸드오프 패턴을 지원합니다.
Microsoft 에이전트 프레임워크는 에이전트 만들기를 간소화하는 데 도움이 되며, 여러 에이전트가 대화에서 함께 작업하는 동시에 사용자 입력을 포함할 수 있습니다. 프레임워크는 Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Microsoft Copilot Studio 및 Anthropic 에이전트를 포함하여 여러 공급자의 다양한 유형의 에이전트를 지원합니다.
Microsoft Foundry 에이전트란?
Microsoft Foundry 에이전트는 Microsoft Foundry 에이전트 서비스를 사용하여 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 이러한 에이전트는 복잡한 엔터프라이즈 시나리오에 대한 고급 기능을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
엔터프라이즈 수준 기능 – 코드 인터프리터, 함수 도구 통합 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 지원을 비롯한 고급 AI 기능을 사용하여 Azure 환경을 위해 빌드되었습니다.
자동 도구 호출 – 에이전트는 도구를 자동으로 호출하고 실행하여 Azure AI Search, Azure Functions 및 기타 Azure 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다.
스레드 및 대화 관리 – 세션 간에 지속적인 대화 상태를 관리하여 원활한 다중 에이전트 상호 작용을 보장하는 기본 제공 메커니즘을 제공합니다.
보안 엔터프라이즈 통합 – Azure CLI 인증, RBAC 및 사용자 지정 가능한 스토리지 옵션을 사용하여 안전하고 규정을 준수하는 AI 에이전트 개발을 사용하도록 설정합니다.
Microsoft Foundry Agents를 사용하는 경우 Microsoft 에이전트 프레임워크의 기능과 결합된 엔터프라이즈 Azure 기능의 모든 기능을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능은 비즈니스 애플리케이션에서 효율적으로 확장할 수 있는 강력한 AI 기반 워크플로를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
에이전트 프레임워크 핵심 개념
BaseAgent - 모든 에이전트 유형에 통합된 인터페이스를 제공하는 일관된 메서드를 사용하는 모든 에이전트의 기반입니다.
에이전트 세션 - 영구 대화 컨텍스트를 관리하고 클래스를 사용하여
AgentSession세션 간에 대화 기록을 저장합니다.채팅 메시지 - 원활한 통신 및 통합을 가능하게 하는 역할 기반 메시징(USER, ASSISTANT, SYSTEM, TOOL)을 사용하는 에이전트 통신을 위한 구조입니다.
워크플로 오케스트레이션 - 순차 워크플로를 지원하고, 여러 에이전트를 병렬로 실행하고, 에이전트 간의 대화를 그룹화하고, 특수 에이전트 간에 제어를 전송합니다.
다중 모달 지원 - 에이전트는 비전 기능 및 형식 안전 응답 생성을 포함하여 텍스트, 이미지 및 구조화된 출력을 사용할 수 있습니다.
함수 도구 - Python 함수에서 자동 스키마를 생성하는 사용자 지정 함수를 포함하여 에이전트에 사용자 지정 기능을 추가할 수 있습니다.
인증 방법 - Azure CLI 자격 증명, API 키, Microsoft 비즈니스 인증용 MSAL 및 역할 기반 액세스 제어를 비롯한 여러 인증 방법을 지원합니다.
이 프레임워크는 필요에 따라 에이전트, 도구 및 워크플로를 혼합하고 일치시킬 수 있는 유연한 아키텍처를 유지하면서 자율적인 다중 에이전트 AI 동작을 지원합니다. 이 설계를 통해 코드를 변경하지 않고 OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic 및 기타 공급자 간에 전환할 수 있으므로 간단한 챗봇에서 복잡한 비즈니스 솔루션으로 AI 시스템을 쉽게 빌드할 수 있습니다.