안녕하세요, 오늘은 Agent 365로 어떻게 안전하고 기업에 바로 도입할 수 있는 에이전트를 만드는지 이야기해 보겠습니다. Agent 365와 Microsoft Security 팀, 그리고 Genspark의 Ray Zhong까지 함께 자리했습니다.
2028년, 13억 개의 AI 에이전트
IDC는 2028년까지 무려 13억 개의 AI 에이전트가 등장할 거라고 전망합니다. 이 정도 규모라면 에이전트를 하나하나 수작업으로 관리하는 방식은 더 이상 통하지 않겠죠.
에이전트라고 다 같은 에이전트가 아닙니다. 서로 다른 프레임워크와 런타임에서 다양한 형태로 만들어지는데요, 이 다양성이 곧 관리의 어려움으로 이어집니다.
기업이 실제로 도입하려면 무엇이 필요한가
기업이 진짜로 도입할 수 있는 에이전트를 만들려면 질문이 많아집니다. 발견하고 관리할 수 있는가, 적절하게 행동하는가, 민감한 정보를 누구와 주고받는가, 제대로 거버넌스되고 감사되는가. 지금은 개발자가 이 기능들을 프레임워크마다 따로따로 조립하고 있습니다.
엔터프라이즈 레디 에이전트의 다섯 축
엔터프라이즈에 준비된 에이전트라면 다섯 가지가 갖춰져야 합니다. 레지스트리와 관측, 아이덴티티, 위협 보호, 데이터 보안, 그리고 거버넌스와 컴플라이언스. 이걸 개발자 각자가 붙이는 게 아니라 플랫폼이 제공해야 합니다.
그래서 오늘 Microsoft Agent 365가 정식 출시(GA)됩니다. 에이전트를 위한 컨트롤 플레인이라고 보시면 됩니다.
관측·거버넌스·보안을 하나로
Agent 365는 세 가지를 한 곳에서 해결합니다. 실시간으로 에이전트를 모니터링하고 관리하는 Observe, 생애주기 전반을 다스리는 Govern, 모든 에이전트를 빈틈없이 보호하는 Secure입니다.
어떤 프레임워크의 에이전트든 감싸는 SDK
핵심은 프레임워크를 가리지 않는다는 점입니다. M365 Agent SDK, Agent Framework, OpenAI Agent SDK, LangChain, CrewAI, LlamaIndex 무엇으로 만들었든, Agent 365 SDK가 관측·거버넌스·보안을 그 위에 얹어 줍니다.
자, 그럼 이게 실제로 어떻게 동작하는지 하나씩 뜯어보겠습니다.
Agent 365의 구성 이해하기
먼저 Agent 365가 에이전트를 어떻게 감싸는지, 기본 구조부터 차근차근 그려 보겠습니다.
기본 제공되는 네이티브 통합
많은 기능이 별도 작업 없이 Out-of-the-Box로 제공됩니다. 네이티브 통합이 기본으로 들어가 있어서, 개발자가 손댈 부분이 확 줄어듭니다.
더 많은 영역이 기본 제공으로
기본 제공되는 영역은 점점 넓어집니다. 여러 기능이 이미 플랫폼 차원에서 통합돼 있어서, 반복적인 배관 작업을 할 필요가 없죠.
개발자 통합은 Agent 365 SDK로
기본 제공으로 부족한 부분은 Agent 365 SDK로 직접 통합합니다. 필요한 만큼만 코드로 연결하면 되니, 유연하게 확장할 수 있습니다.
관측·아이덴티티·보안까지 한 번에
SDK를 통하면 Observability, Tools, Messaging, Identity, Threat protection, Governance가 붙고, Data Security는 Purview API나 SDK로 연결됩니다. 흩어져 있던 역량이 한 줄기로 모입니다.
플랫폼별 설정과 레지스트리 동기화
마지막으로 플랫폼마다 설정을 맞추고, 레지스트리 동기화로 어떤 에이전트가 어디에 있는지 한눈에 파악합니다. 이렇게 하면 발견부터 관리까지 끊김이 없습니다.
이제 말로만 하지 말고, Agent 365 SDK를 얹은 에이전트가 실제로 어떻게 움직이는지 직접 보여드리겠습니다.
먼저 알아둘 것: Agent Blueprint와 Identity
데모에 들어가기 전에 두 가지만 짚겠습니다. Agent Blueprint는 에이전트가 어떻게 만들어지고 행동하는지를 정의하는 재사용 가능한 청사진이고, 여기에 Agent Identity가 결합됩니다.
데모: 실제 에이전트 동작 이어보기
그럼 앞서 설명한 Blueprint와 Identity가 붙은 에이전트가 실제로 어떻게 흘러가는지 계속 보시죠.
개발 워크플로 한눈에 보기
LangChain으로 만든 에이전트를 기준으로 개발 흐름을 정리하면 이렇습니다. Entra 리소스를 만들고, 관측을 위한 계측을 넣고, MCP 서버를 붙이고, 알림과 처리 로직을 더한 뒤, 등록하고 게시합니다.
데모: IT 관리자 관점의 Agent 365
이번엔 관점을 바꿔서, IT 관리자가 Agent 365에서 에이전트를 어떻게 발견하고 관리하는지 보여드리겠습니다.
이제 실제 현장의 이야기를 들어보겠습니다. 고객과 파트너들이 Agent 365를 어떻게 받아들이고 있는지 소개합니다.
확산되는 고객·파트너 모멘텀
이미 여러 고객과 파트너가 Agent 365를 도입하며 의미 있는 성과를 만들어 가고 있습니다.
EY 사례: 책임 있는 확장의 기반
EY의 John Whittaker는 이렇게 말합니다. AI 에이전트가 미션 크리티컬한 업무에 들어올수록 신뢰와 보안, 사람의 방향 설정이 필수라고요. Agent 365가 거버넌스와 에이전트 아이덴티티, 데이터 통제, 텔레메트리라는 엔터프라이즈 기반을 제공해, EY 팀이 책임 있게 확장하면서 더 높은 가치의 판단과 혁신에 집중할 수 있게 해 준다고 평가합니다.
계속되는 파트너 확산
이런 모멘텀은 한 곳에 그치지 않습니다. 다양한 파트너로 계속 번져 가고 있습니다.
Genspark, Agent 365 위에 서다
대표적인 사례가 Genspark입니다. 공동 창업자 Ray Zhong이 직접 소개하는데요, 유연한 백엔드를 그대로 두면서도 하나의 Microsoft 365 에이전트로 묶어내는 방식입니다.
Teams 속 업무는 저마다 다른 모양
같은 회사, 같은 Teams를 써도 AI가 필요한 모양은 제각각입니다. 재무의 Sara는 금요일까지 이사회 자료를 리서치하고 초안을 만들어 슬라이드로, 제품의 Tom은 200MB CSV로 예측 모델을 돌리고, 법무의 Liu는 계약서 12건을 요약해 인라인으로 답합니다. 같은 직원, 같은 Teams, 하지만 서로 다른 형태의 AI가 필요한 거죠.
Genspark가 Agent 365 위에 얹히는 방식
Genspark는 Teams 안에서 하나의 Blueprint, 하나의 AAD 아이덴티티, 한 번의 설치로 동작합니다. Agent 365 릴레이 컨테이너가 아이덴티티(FIC), 스트리밍과 MCP, 관측과 Purview, 감사, 생애주기를 모두 네이티브로 처리하고요. 정작 릴레이 자체엔 AI 로직이 없습니다. 실제 지능은 Super Agent나 사용자별 VM인 Claw 같은 Genspark 백엔드가 담당하죠.
Microsoft에서 그대로 물려받은 세 계층
Genspark가 Microsoft로부터 그대로 물려받은 건 세 가지입니다. Observe는 관리자가 Microsoft 자체 에이전트를 지켜보는 바로 그 대시보드에서 호출과 도구 사용, 추론을 기본으로 보여 주고, Secure는 이미 작성해 둔 민감도 레이블과 DLP 정책을 그대로 적용합니다. Govern은 보존과 법적 보류, eDiscovery가 그대로 동작해, 기존 거버넌스 스택을 AI 에이전트까지 확장합니다.
사용자에겐 유연함, 기업엔 통제력
결국 핵심은 이겁니다. 사용자에겐 유연함을, 기업엔 통제력을. Genspark와 Microsoft Agent 365가 함께 가능하게 만드는 균형입니다.
Agent Blueprint와 에이전트의 관계
정리하면, Agent 365 SDK는 어떤 프레임워크로 만든 에이전트든 관측·거버넌스·보안을 얹어 줍니다. Blueprint는 그 에이전트가 어떻게 정의되고 동작하는지를 담는 재사용 가능한 뼈대인 셈이죠.
바로 시작할 수 있는 리소스
오늘 내용을 직접 해 보고 싶다면, aka.ms/A365SDK-Start에서 시작하시고, GitHub의 microsoft/Agent365-Samples 샘플과 aka.ms/A365SDK-Blog 블로그를 참고하세요.
세션 페이지와 설문
세션 상세 페이지에서 튜토리얼과 리소스, 코드로 바로 이어 갈 수 있습니다. aka.ms/build/evals에 방문하거나 QR 코드를 스캔해 세션 설문에도 참여해 주세요.
감사합니다.