Chapter 03. Custom Agent 만들기
Chapter 03. Custom Agent 만들기
이 챕터에서는 Copilot Studio에서
Custom Agent를 직접 만들어봅니다.
Pre-built Agent와 달리,
Custom Agent는 목적과 동작을 사용자가 직접 정의하는
맞춤형 AI 에이전트입니다.
Custom Agent란?
Custom Agent는
질문에 답하는 것을 넘어,
정보를 수집하고 회사 데이터와 연결해
실제 업무를 처리하는 AI 도우미입니다.
Custom Agent를 통해 다음을 직접 설계할 수 있습니다.
- 에이전트의 목적과 역할
- 대화 방식과 응답 톤
- 참조할 데이터(Knowledge)
- 실제로 수행할 업무 동작
오늘 만들어볼 Custom Agent
이번 실습에서는
IT Helpdesk Assistant를 만들어봅니다.
이 에이전트는:
- 직원의 IT 문제를 자연어로 입력받고
- 관련 정보를 안내하며
- 내부 자료를 참고해 실무적인 답변을 제공합니다.
1. 자연어로 Agent 생성하기
Copilot Studio에 접속한 뒤,
Agent 생성 과정에서 자연어 프롬프트를 입력합니다.
프롬프트에는 다음 요소가 포함됩니다.
- 에이전트의 역할 (IT 헬프데스크)
- 응답 톤과 스타일
- 문제 해결을 위한 단계별 안내 방식
- 참조 자료 기반 답변 원칙
Copilot은 이 내용을 바탕으로
Agent의 기본 설정을 자동으로 구성합니다.
2. 참조 자료(Knowledge) 추가
Custom Agent가 정확한 답변을 제공하도록,
참조 자료를 추가합니다.
Copilot Studio에서는 다음과 같은 자료를 연결할 수 있습니다.
공개 웹 사이트
예시:
Agent는 해당 사이트의 정보를 참고해
문제 해결 안내를 제공합니다.
SharePoint Site 연결
사전에 생성한 SharePoint Site를
Agent의 Knowledge Source로 연결합니다.
이를 통해 Agent는
조직 내부 문서를 기반으로 답변할 수 있습니다.
파일 업로드
문서 파일을 직접 업로드해
Agent의 참조 자료로 사용할 수 있습니다.
예:
3. 에이전트 게시
설정이 완료되면,
게시 버튼을 선택해 에이전트를 배포합니다.
게시된 에이전트는
Copilot 환경에서 실제로 사용할 수 있습니다.
4. 에이전트 테스트 및 확인
테스트 패널을 통해
에이전트의 동작을 직접 확인합니다.
또한 게시된 에이전트는
Microsoft 365 Copilot에서도 확인할 수 있습니다.
프롬프트 작성 팁
좋은 Custom Agent를 만들기 위해
다음과 같은 구조로 프롬프트를 작성하는 것이 도움이 됩니다.
- Goal: 에이전트의 목적
- Context: 역할, 관점, 톤
- Source: 참조해야 할 자료
- Expectations: 기대하는 응답 형태
이 구조를 활용하면
일관되고 신뢰도 높은 Agent를 설계할 수 있습니다.
Chapter 03 요약
Custom Agent를 통해
자연어로 목적을 정의하고,
조직의 데이터를 기반으로
업무를 처리하는 AI 에이전트를 만들어보았습니다.
전체 정리
Copilot Studio를 사용하면
Agent를 이해하는 것에서 그치지 않고,
직접 설계하고 배포할 수 있습니다.