단계별 실습 ⓪ — 에이전트 팀 설계 · 주 에이전트 생성
목표 — 과정 전체를 이어갈 업무 시나리오 “RFP 검토” 를 멀티 에이전트 팀으로 설계하고, M1-4 절차대로 주(primary) 에이전트를 생성합니다. 이후 M2~M5에서 이 팀을 한 단계씩 조립합니다. ⏱ 약 10분 · 사용 기능: Agent 타일 · 이름·스키마 이름 · 저장
시나리오 — 왜 RFP 검토인가
기업 AX(AI 전환) 과제 목록에서 빠지지 않는 공통 업무가 문서 검토입니다. 구매팀은 사내 업무포털 구축 같은 IT 사업을 외주 발주할 때 RFP 초안을 놓고 ① 사업정보 확인 ② 독소·모호 조항 점검 ③ 과거 발주 사례 비교 ④ 일정·외부 정보 조회 ⑤ 검토 보고서 작성 ⑥ 담당자 승인·공유를 반복합니다. 이 반복 업무를 에이전트 팀에 맡기는 것이 단계별 실습의 목표입니다.
에이전트 팀 구성 (멀티 에이전트 설계)
한 에이전트에 모든 일을 몰아주지 않습니다. 역할별로 나누고, 위임과 자동화로 연결합니다.
| 구성원 | 역할 | 설계 원리 |
|---|---|---|
| 주 에이전트 RFP 검토 도우미 | 대화 창구 · 검토 오케스트레이션 | 지침·스킬·지식·도구를 큐레이션 |
| 전문 에이전트 독소조항 검토관 | 법적·계약적 리스크 심층 검토 | 컨텍스트 격리 — 긴 분석은 위임하고 요약만 회신 |
| RFP 접수 워크플로 | 접수→분류→검토→사람 승인→발송 | 결정적 반복은 워크플로, 판단 단계만 에이전트 노드 |
멘탈모델 — 판단·대화는 에이전트, 깊은 전문 검토는 연결된 에이전트로 격리, 같은 순서로 반복되는 절차는 워크플로. 셋을 나누는 것이 멀티 에이전트 설계의 시작입니다.
단계별 실습 로드맵 (⓪~⑧)
| # | 실습 | 모듈 | 조립하는 것 |
|---|---|---|---|
| ⓪ | 팀 설계 · 주 에이전트 생성 | M1-4 | 주 에이전트 껍데기 |
| ① | 지침 | M2-1 | 판단 기준(4항목·가드레일) |
| ② | 과거 사례 참고자료 | M2-2 | 지식(SharePoint 폴더·목록·점검 기준) |
| ③ | 커넥터·도구 | M2-4 | 도구(Excel 읽기·무인증 커스텀·설명 실험) |
| ④ | 검토 보고서 스킬 | M2-5 | 스킬(구조화 출력·라우팅·단일 원천) |
| ⑤ | 검토관 위임 · 메모리 | M2-6·7 | 전문 에이전트 연결·각자 지식·메모리 관리 |
| ⑥ | 모델 비교 | M2-8 | 팀 기준 모델 |
| ⑦ | 통합 테스트 → 평가·게시 | M3 | Evaluate 테스트셋·게시 (에이전트 축 완성) |
| ⑧ | RFP 접수 워크플로 | M5 | 팀 전체 자동화 (자동화 축 완성) |
➕ 심화 실습(선택) — 같은 시나리오에서 더 깊게: Work IQ 켜기 — M365 컨텍스트 · 커넥터 심화: Excel 쓰기·Outlook 발송·Teams 게시 · MCP: Learn·국가법령정보 · 워크플로: 마감 알림+AI 노드·Teams · REST API 직접 제작 · 보고서 양식 스킬(Markdown→HTML→Word) · Forms 접수 트리거
환경 전제 체크리스트 (실습 전 필수 확인)
- Copilot Studio 라이선스 + GitHub Copilot 하네스(구 “새 경험”) 사용 가능 — 진입은 홈에서 Try now 선택(하네스 선택) (화면 명칭은 프리뷰 기준·변경 가능)
- ⚠️ Sandbox 환경 권장 — 개인 개발환경에서는 스킬 패키지 임포트가 YAML만 업로드되는 프리뷰 이슈가 확인됐습니다(실습 ④ 참고). 단계별 실습 전체를 Sandbox에서 진행하세요
- DLP 정책에서 커스텀 커넥터 허용 여부 (관리자 확인 — 실습 ③)
- Microsoft IQ 사용 가능 여부 (심화 실습용 — 안 보이면 관리자 문의)
- 본편 실습 소요 약 165분 + 심화 선택 — 시간표는 과정 개요 참고
실습 — 주 에이전트 생성
- Copilot Studio 로그인 → Home → Agent 타일 선택 (대안: Agents 페이지 → New Agent)
- 이름:
RFP 검토 도우미-[본인 이니셜](예:RFP 검토 도우미-HGD) - 저장(💾) → Share 버튼과 Preview·Evaluate 탭이 활성화되는지 확인
⚠️ 이름 중복 주의 — 같은 환경(tenant)에서 여러 수강생이 실습하면 이름이 겹칩니다. 에이전트·스킬 이름에는 본인 이니셜 접미사를 붙이세요. 또한 첫 저장 시 이름이 스키마 이름(schema name)을 확정하며 이후 변경할 수 없습니다(M1-4 참고).
💡 전문 에이전트(독소조항 검토관)는 지금 만들지 않습니다 — 주 에이전트의 지침·스킬·지식이 갖춰진 뒤 단계별 실습 ⑤에서 생성·게시·연결합니다. 설계도만 기억하세요.
Instructions는 비워 두어도 됩니다 — 지침 작성법을 배우는 M2-1 뒤의 단계별 실습 ①에서 채웁니다.
대안 경로 — 자연어로 솔루션 생성 (프리뷰)
이 관통 실습은 수동 생성이 기본입니다 — 지침·지식·도구·스킬을 한 조각씩 직접 조립해야 GitHub Copilot 하네스의 구조가 손에 잡히기 때문입니다. 다만 GitHub Copilot 하네스에는 홈 입력창에 업무를 서술하면 풀페이지 채팅이 워크플로·대화형 에이전트·조합 중 최적 형태를 판단해 대신 빌드해 주는 자연어 생성 경로(프리뷰) 도 있습니다. 구조를 이해한 뒤 심화 대안으로 시도해 보세요 — Anthropic 모델 허용(환경 설정)과 Copilot Credits 소모에 유의해야 합니다 (→ M1-6 자연어 솔루션 생성).
M1 시작하기로 · 세션: M1-4 에이전트 만들기 · 다음 실습: ① 지침
출처: Create an agent (MS Learn) · Add a connected agent (MS Learn) · Workflows overview (MS Learn) · Choose a harness (MS Learn)