M1-1. 에이전트란 — 선언형 vs 커스텀 엔진
한 줄 요약 — Microsoft 365 Copilot의 에이전트는 크게 두 종류입니다. Copilot의 오케스트레이터와 모델 위에서 지침·지식·작업만 얹어 만드는 선언형 에이전트(declarative agent), 그리고 자체 모델·오케스트레이션까지 전부 커스터마이즈하는 커스텀 엔진 에이전트(custom engine agent). 이 과정은 선언형 에이전트, 그중에서도 Copilot Chat Harness 위에서 동작하는 에이전트를 다룹니다.
1. 에이전트의 역할
에이전트는 특정 시나리오에서 사용자를 대신해 정보를 찾아주고, 작업을 이어가고, 답을 만들어 주는 Copilot 확장 단위입니다. Microsoft Learn 문서는 이를 두 갈래로 나눕니다.
| 구분 | 선언형 에이전트 | 커스텀 엔진 에이전트 |
|---|---|---|
| 용도 | Copilot 안의 특정 시나리오 | 복잡한 워크플로·고급 통합 |
| 공유·접근 | 개별 사용 | 개별 + 그룹 협업 |
| 커스터마이즈 범위 | Copilot의 오케스트레이터·모델 안으로 제한 | 자체 모델·오케스트레이션까지 완전 커스터마이즈 |
| 능동 상호작용 | 미지원(사용자가 먼저 시작) | 지원(사용자 입력 없이도 트리거 가능) |
| 채널 | Microsoft 365 앱 | Microsoft 365 + 외부 앱 |
| 제작 난이도 | 로우코드(Agent Builder) 또는 프로코드(Agents Toolkit) | Copilot Studio(단순)부터 완전 프로코드(Azure AI)까지 |
| 엔진 호스팅 | Microsoft 365 안에서 호스팅(추가 비용 없음) | Microsoft 365 + Copilot Studio, 또는 외부(Azure 등, 추가 비용) |
| 컴플라이언스·보안 | Microsoft 365 컴플라이언스·RAI·보안을 그대로 상속 | 컴플라이언스·RAI·보안을 직접 관리해야 함 |
2. 선언형 에이전트를 만드는 3가지 구성 요소
선언형 에이전트는 이 세 요소를 “선언”하는 것만으로 만들어집니다.
- 커스텀 지침(custom instructions) — 에이전트가 어떻게 행동할지
- 커스텀 지식(custom knowledge) — Teams 메시지, Copilot 커넥터, SharePoint, OneDrive, 외부 커넥터 등 근거 자료
- 커스텀 작업(custom actions) — API 연동
이 세 가지는 모두 Copilot의 내장 오케스트레이터와 기본 모델 위에 얹히므로, 별도 서버·모델 호스팅이 필요 없습니다.
3. “agents for Microsoft 365 Copilot” = 선언형 에이전트
Microsoft Learn의 Copilot Studio 문서에서 선언형 에이전트를 부르는 정식 이름이 “agents for Microsoft 365 Copilot” 입니다. 이 과정에서 “선언형 에이전트”라고 쓰면 곧 이 이름을 가리키며, 실행 위치는 Microsoft 365 — 별도 인프라를 두지 않고 Microsoft 365 안에서 호스팅됩니다(추가 비용 없음).
4. 현업 사용자가 선언형 에이전트를 고르는 이유
- 코드 없이 만들 수 있다 — Agent Builder는 노코드
- 호스팅·컴플라이언스를 직접 관리할 필요가 없다 — Microsoft 365 컴플라이언스·RAI·보안을 그대로 상속
- 초점이 좁고 명확한 시나리오에 적합하다 — “이 팀의 규정 Q&A”, “이 회의록 정리” 같은 단일 업무
- 능동 트리거나 다단계 프로세스 자동화, 외부 앱 채널까지 필요하면 그때 커스텀 엔진 에이전트(Copilot Studio · Agents Toolkit)로 넘어가면 됩니다 — 두 종류는 목적이 다를 뿐, 우열 관계가 아닙니다.
핵심 정리
- 에이전트는 선언형(Copilot 오케스트레이터·모델 위) 과 커스텀 엔진(자체 모델·오케스트레이션) 두 갈래
- 선언형 에이전트의 3요소 = 지침 · 지식 · 작업 — Microsoft 365 안에서 추가 비용 없이 호스팅
- Microsoft Learn 정식 명칭은 “agents for Microsoft 365 Copilot” — 좁고 명확한 업무에 최적
M1 허브로 → 다음: M1-2. Harness 3종과 Copilot Chat Harness
출처: Agents overview (MS Learn) · Overview of declarative agents (MS Learn)