2025년 10월 발표된 마이크로소프트 에이전트 프레임워크는 Semantic Kernel과 AutoGen을 결합한 통합 플랫폼으로, 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 상용급 Agentic AI 애플리케이션 개발을 돕는다. 이 프레임워크는 견고한 운영을 위해 네 가지 핵심 기술 영역에 집중한다.

안전성 문제는 이론적인 차원을 넘어 경험적 측정 영역으로 다룬다. 특히 이중 모델 비교를 활용해 안전 가드레일을 정밀하게 조정한다. 외부 도구 연결을 위해서는 Model Context Protocol(MCP)을 사용하는데, 이는 백엔드 서비스 코드를 수정하지 않고도 데이터 소스와 연동할 수 있게 해주는 범용 어댑터 역할을 한다.

워크플로우 관리는 순차적, 병렬적, 그리고 인간의 검토 과정을 포함하는 세 가지 패턴으로 체계화되어 있다. 마지막으로 외부 문서에서 데이터를 검색하여 AI 모델에 맥락을 제공하는 RAG 기술을 고도화했다. 이를 위해 단순한 검색 파이프라인에 의존하는 대신, 쿼리를 전문 에이전트에게 전달하는 핸드오프 오케스트레이션 방식을 도입했다.

2025년 10월 발표된 마이크로소프트 에이전트 프레임워크는 Semantic Kernel과 AutoGen을 결합한 통합 플랫폼으로, 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 상용급 Agentic AI 애플리케이션 개발을 돕는다. 이 프레임워크는 견고한 운영을 위해 네 가지 핵심 기술 영역에 집중한다.

안전성 문제는 이론적인 차원을 넘어 경험적 측정 영역으로 다룬다. 특히 이중 모델 비교를 활용해 안전 가드레일을 정밀하게 조정한다. 외부 도구 연결을 위해서는 Model Context Protocol(MCP)을 사용하는데, 이는 백엔드 서비스 코드를 수정하지 않고도 데이터 소스와 연동할 수 있게 해주는 범용 어댑터 역할을 한다.

워크플로우 관리는 순차적, 병렬적, 그리고 인간의 검토 과정을 포함하는 세 가지 패턴으로 체계화되어 있다. 마지막으로 외부 문서에서 데이터를 검색하여 AI 모델에 맥락을 제공하는 RAG 기술을 고도화했다. 이를 위해 단순한 검색 파이프라인에 의존하는 대신, 쿼리를 전문 에이전트에게 전달하는 핸드오프 오케스트레이션 방식을 도입했다.