Microsoft Copilot Studio – AI 에이전트 시작하기

2025.09.18 업데이트

기업들이 생성형 AI 도입을 가속화함에 따라, 보안성·확장성·비즈니스에 알맞은 솔루션의 필요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다.

Microsoft 365 Copilot Studio(위 이미지에 보이는 포털)와 Azure AI Foundry는 기업이 워크플로를 자동화하고 생산성을 높이며, 책임 있는 AI 원칙을 준수하는 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.

이 블로그에서는 기술 리더와 비즈니스 리더가 최신 Microsoft 학습 경로와 커뮤니티 피드백을 기반으로 이러한 플랫폼을 활용해 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 만드는 방법을 살펴봅니다.

🟪 Copilot Studio 확장성이 중요한 이유

Microsoft 365 Copilot Studio는 조직이 기업 데이터 기반의 맞춤형 에이전트를 만들어 작업을 자동화하고, Microsoft 365 앱 내 경험을 향상시킬 수 있도록 합니다. 그 확장성은 보안 및 규정 준수 표준 내에서 외부 시스템 통합, 워크플로 사용자 지정, 다단계 작업 자동화를 지원합니다. 아래 이미지는 M365 Copilot Studio “Lite”를 보여주며, 이는 AI 에이전트를 만드는 방법 중 하나입니다. 또한, 에이전트를 구축하거나 조직 데이터로 작업할 때 Work 탭을 활용해야 함을 상기시켜줍니다.

🟪 주요 비즈니스 이점

빠른 혁신: 선언적 에이전트 및 사용자 지정 에이전트를 신속하게 구축할 수 있어 팀이 실제 비즈니스 요구사항을 해결하는 솔루션을 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다.
확장성: 에이전트는 개인, 팀, 전체 조직과 공유할 수 있으며, 단순한 Q&A 봇부터 엔터프라이즈급 자동화까지 폭넓게 지원합니다.
보안 및 규정 준수: Copilot Studio 에이전트는 Microsoft의 안전한 생태계 내에서 운영되며, 데이터 경계, 권한, 규정 준수 요건을 철저히 준수합니다.
책임 있는 AI: 내장된 거버넌스, 콘텐츠 안전성, 라이프사이클 관리 기능을 통해 AI 솔루션이 설계 단계부터 배포까지 윤리적이고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

🟪 Agentic AI: 자동화에서 자율 지능으로

기존 자동화는 정적인 규칙과 워크플로에 제한됩니다. Azure AI Foundry 기반의 Agentic AI는 상황을 인지하고, 추론하며, 독립적으로 행동할 수 있는 에이전트를 도입해 변화무쌍한 비즈니스 환경과 복잡한 의사결정에 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 에이전트는 다음과 같은 특징을 갖습니다.

맥락(컨텍스트) 이해: 스레드 기반 메모리를 유지하고 상호작용을 통해 학습합니다.
협업: 다른 에이전트 및 도구와 협력하여 복합적인 과제를 해결합니다.
자율적 행동: 자연어 프롬프트에 응답하고 목표 지향적인 작업을 실행합니다.

🟪 기술적 역량

목표 지향적 설계: 에이전트는 명확한 목표와 제약 조건을 기반으로 구성되어 비즈니스 성과에 부합하도록 보장합니다.
도구 통합: 에이전트는 API, 데이터베이스, 외부 서비스와 연결되어 전문화된 작업을 수행할 수 있습니다.
다중 에이전트 협업: 복잡한 시나리오를 해결하기 위해 에이전트 간의 조율된 전략을 가능하게 합니다.
고급 파인튜닝: SFT(Supervised Fine-Tuning), RFT(Reinforcement from Feedback Tuning), DPO(Direct Preference Optimization)와 같은 기술을 통해 특정 도메인 요구사항 및 규정 준수를 충족하도록 에이전트를 최적화할 수 있습니다.

🟪 안전하고 책임 있는 AI 라이프사이클

AI의 성공적인 도입을 위해서는 보안과 책임이 핵심입니다.

Azure AI Foundry와 Copilot Studio는 이러한 원칙을 에이전트의 라이프사이클 전반에 걸쳐 포함합니다.

보호(Protect): 액세스 제어, 데이터 유출 방지, 적대적 테스트를 구현합니다.
탐지(Detect): MITRE ATLAS, OWASP Generative AI Risk와 같은 프레임워크를 활용해 취약점을 식별합니다.
대응(Respond): 배포 후 에이전트 행동을 추적 도구 및 규정 준수 통합 기능으로 모니터링합니다.
거버넌스(Govern): Microsoft의 책임 있는 AI 표준에 따라 거버넌스를 확립하고, Azure AI Content Safety를 활용해 잠재적 위험을 사전에 관리합니다.

🟪 실제 활용 사례

보안 에이전트: 위협을 탐지하고, 사고를 격리하며, 정책 변경을 권고합니다.
교육 에이전트: 개인정보 보호를 전제로 맞춤형 학습 경로를 제공합니다.
번역 에이전트: 안전한 실시간 다국어 커뮤니케이션을 지원합니다.
계획 에이전트: 추적 가능한 분석을 통해 의사결정을 지원합니다.

☑️ 개발자 및 비즈니스 요구사항

Agentic AI 솔루션을 구축하고 배포하기 위해 조직이 필요로 하는 요소는 다음과 같습니다.

Azure 구독: 필요 시 무료 계정으로 시작할 수 있습니다.
Azure AI Foundry 및 Copilot Studio 액세스: Copilot 기본 학습 경로 개념과 배포 옵션을 탐색하세요.
개발 역량: 설정은 간소화되어 있지만, 에이전트 로직에는 맞춤형 코드가 필요합니다.
정책 구성: 모델 배포와 커넥터 사용을 조직 표준에 맞게 제어합니다.
규정 준수 준비: 솔루션이 규정 및 윤리적 요건을 충족해야 하며, 이를 위해 Microsoft Purview 및 Microsoft Defender for Cloud와 같은 제품을 활용할 수 있습니다.