Microsoft의 에이전트형 AI 입력은 자율 에이전트 개발의 민주화를 향한 중대한 전환을 의미합니다.
AutoGen과 같은 연구 프레임워크와 Semantic Kernel과 같은 생산 환경용 tools 간의 단절을 목격한 후, Microsoft는 Build 2025에서 통합을 예고했으며 2025년 10월 1일 공개 프리뷰인 Microsoft Agent Framework(MAF)를 출시했습니다.
이번 통합은 기업들이 첨단 연구와 운영 안정성을 연결하는 데 어려움을 겪던 중대한 격차를 해소합니다.
일 방식과 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
키 내용
- Microsoft는 AutoGen과 Semantic Kernel을 통합하여 Microsoft Agent Framework를 제공합니다.
- MAF는 선언적 SDK와 유연한 통합을 통해 에이전트 개발을 간소화합니다.
- 기업은 Azure 통합을 통해 가시성, 메모리 지원 및 규정 준수를 확보합니다.
- 마이그레이션에는 리팩토링이 필요하며 벤더 종속성이나 비용 가시성 문제가 발생할 수 있습니다.
Microsoft가 에이전트형 AI를 제공하나요?
예, Microsoft는 Microsoft Agent Framework(MAF)를 통해 에이전트형 AI를 제공합니다. MAF는 Build 2025에서 처음 공개된 후 2025년 10월 1일 공개 프리뷰 단계에 진입했습니다.
Microsoft Agent Framework는 Semantic Kernel과 AutoGen을 단일 SDK로 병합한 통합 플랫폼으로, 결정론적 및 동적 오케스트레이션 패턴, 플러그인 가능한 메모리 저장소, Model Context Protocol 및 에이전트 간 통신 표준을 통한 기업급 통합 기능을 제공합니다.
이 프레임워크는 별도의 tool 관리 복잡성을 제거하면서도 개발자가 맞춤형 구현에 필요한 유연성을 유지합니다.
이 통합된 접근 방식은 MAF가 자율 에이전트 기능을 제공하기 위해 내부적으로 어떻게 작동하는지 탐구할 수 있는 기반을 마련합니다.
주요 기능 개요: Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework는 개발부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 에이전트 라이프사이클 전반에 걸쳐 포괄적인 기능을 제공합니다:
| 기능 | 상세 정보 |
|---|---|
| 통합 SDK | 선언적 에이전트 정의와 함께 시맨틱 커널 및 AutoGen을 결합한 단일 라이브러리 |
| 메모리 통합 | 레디스 전용 커넥터 제공, 파인콘, 큐드란트 및 기타 벡터 저장소는 플러그인 커넥터를 통해 이용 가능 |
| Tool 오케스트레이션 | OpenAI 기능 호출, Azure AI 커넥터, 외부 API를 위한 MCP 프로토콜 지원 |
| ID 관리 | Entra Agent ID는 Azure AD 통합을 통해 액세스 제어를 위한 고유한 ID를 제공합니다 |
| 가시성 | 단계별 추론 추적, 토큰 텔레메트리, OpenTelemetry 내보내기 기능 |
| 표준 준수 | 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 에이전트 간(A2A) 통신에 대한 네이티브 지원 |
이 기술적 기반은 MAF를 기업 에이전트 배포를 위한 개발 플랫폼이자 운영 런타임으로 위치시킵니다.
Microsoft Agent Framework의 내부 일 원리
MAF는 자율적 의사 결정과 작업 실행을 가능하게 하기 위해 서로 협력하는 다섯 가지 기술 계층을 통해 작동합니다.
- 오케스트레이션 계층: 다중 에이전트 협업을 위해 결정론적 및 동적 플랜 패턴을 갖춘 선언적 DSL을 사용합니다.
- 메모리 관리: 컨텍스트 지속성을 위해 Redis, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch를 포함한 플러그인 가능한 저장소를 지원합니다.
- *tool 통합: 표준화된 프로토콜을 통해 OpenAI 기능 호출, OpenAPI 스키마 및 Azure AI 서비스 커넥터를 지원합니다.
- 보안 프레임워크: 고유한 신원을 위한 Entra Agent ID를 구현하고 Azure AD를 통해 규정 준수 제어 기능을 통합합니다.
- 관측 가능성 스택: 단계별 추론 추적, 토큰 텔레메트리 데이터를 캡처하고 모니터링을 위한 OpenTelemetry 데이터를 내보냅니다.
이러한 아키텍처 계층은 유연성과 기업 거버넌스 요구 사항 간의 균형을 이루는 견고한 기반을 제공합니다.
Microsoft 에이전트형 AI의 키 강점과 핵심적 한계점
Microsoft Agent Framework는 기존에 분산된 tools들을 통합하면서도 개방형 표준 호환성을 유지하는 데 탁월합니다.
이 프레임워크는 세맨틱 커널(Semantic Kernel)의 생산 역량과 오토젠(AutoGen)의 연구 혁신을 통합하여 안정성과 혁신을 동시에 추구하는 기업들에게 강력한 값 제안을 제공합니다.
MAF는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol ) 및 에이전트 간 통신 표준(Agent-to-Agent standards)을 준수하여 다양한 벤더 생태계 간 상호 운용성을 보장합니다.
그러나 기존 시맨틱 커널(Semantic Kernel) 또는 오토젠(AutoGen) 구현에서 마이그레이션하는 조직은 새로운 패턴과 API에 적응하면서 리팩토링 오버헤드를 겪게 됩니다.
이 프레임워크가 Azure 인프라와 긴밀하게 결합되어 있어, 특히 멀티 클라우드 배포 환경에서 공급업체 종속성 문제가 발생할 가능성이 있습니다.
또한 관측 가능성 기능은 상세한 텔레메트리 데이터를 제공하지만, 높은 처리량 시나리오에서는 성능 오버헤드를 유발할 수 있으며, 지속적 세션에 대한 가격 정책은 아직 공개되지 않아 장시간 실행되는 에이전트 워크플로우의 비용 플랜 수립을 복잡하게 만듭니다.
가격 및 라이선싱: Microsoft가 에이전트형 AI에 대해 청구하는 비용
Microsoft는 Azure AI Foundry 에이전트 서비스를 통해 사용량 기반 과금을 적용합니다 . 모델 호출 및 tool 실행당 요금이 부과되며, 토큰당 및 지속적 세션당 세부 요금은 공개되지 않았습니다.
이 접근 방식은 실험을 가능하게 하며 사용량에 따라 확장되지만, 2025년 10월 기준 구체적인 가격 등급은 비공개 상태입니다.
MAF 라이브러리 자체는 오픈 소스이므로 초기 개발 및 테스트 장벽을 낮춥니다. 그러나 실제 배포에는 Azure AI 서비스가 필요하며, 모델 API 호출, 커넥터 사용, 지속적 세션 관리 등을 통해 비용이 발생합니다.
Microsoft Agent Framework의 실제 적용 사례
여러 주요 기업들이 실제 에이전트 배포를 위해 MAF를 채택하며 다양한 사용 사례 전반에 걸친 기업의 준비 상태를 입증하고 있습니다.
초기 적용 사례에서 규정 준수 부담이 큰 산업 전반에 걸쳐 유망한 결과를 보여주고 있습니다:
- KPMG 배포 사례: 규정 준수 추적 기능을 갖춘 감사 준비 완료형 다중 에이전트 시스템을 구축하여 수동 감독 요구 사항을 줄였습니다.
- 코메르츠방크 통합 사례: MAF를 워크플로우 자동화에 적용하여 금융 운영 효율성에서 가시적인 성과를 달성했습니다.
- BMW 제조 부문: 품질 보증 프로세스를 위해 MAF의 관측 가능성을 활용하여 진단 워크플로우용 에이전트를 배포했습니다.
이러한 배포 사례는 감사 추적 및 거버넌스 통제가 최우선인 규제 환경에서 MAF의 강점을 부각시킵니다.
Microsoft 에이전트형 AI의 로드맵 및 경쟁 Outlook
Microsoft의 MAF 전략적 비전은 오픈 표준 호환성을 유지하면서 광범위한 Azure 생태계와의 지속적인 통합을 강조합니다. 개발 타임라인은 기업급 기능으로의 꾸준한 진행을 보여줍니다.
향후 Microsoft는 NVIDIA NIM 마이크로서비스와의 통합 확대 및 이종 메모리 아키텍처에 대한 지원 강화를 플랜하고 있습니다. 로드맵에는 추가 플러그인형 플래너와 네이티브 멀티 클라우드 커넥터 지원이 포함됩니다.
이러한 전략적 위치는 개방형 표준을 통해 생태계 성장을 촉진하면서 Microsoft의 경쟁 우위를 유지합니다.
7단계로 시작하는 Microsoft Agentic AI 입문
MAF 구현에는 개발, 배포 및 운영 단계 전반에 걸친 체계적인 설정이 필요합니다.
- 의존성 설치: GitHub에서 MAF SDK를 다운로드하고 개발 환경을 구성하세요.
- *azure 구성: Azure AI Foundry 자격 증명을 설정하고 서비스 연결을 구축하세요.
- 에이전트 스키마 정의: MAF의 DSL 패턴을 활용하여 선언적 에이전트 정의를 생성하세요.
- 메모리 저장소 구성: Redis, Pinecone 또는 선호하는 벡터 데이터베이스에 연결하세요.
- tool 커넥터 구현: 외부 API 접근을 위한 MCP(Microsoft Certified Partner) 준수 tool 통합 설정.
- 보안 제어 배포: Entra Agent ID를 구성하고 규정 준수 가이드레일을 설정하세요.
- 모니터링 활성화: OpenTelemetry 내보내기를 활성화하고 관측 가능성 대시보드를 구성하세요.
적절한 구성과 기존 Azure 인프라를 활용하면 개발 팀은 일반적으로 며칠 내에 초기 결과를 확인할 수 있으며, 완전한 생산 환경 준비는 몇 달이 아닌 몇 주 내에 달성 가능합니다.
자주 묻는 질문
MAF는 오픈 표준 호환성을 유지하면서 Semantic Kernel과 AutoGen을 통합하여 단일 플랫폼에서 연구 유연성과 기업 수준의 안정성을 동시에 제공합니다.
현재 Azure에 최적화되어 있으나, MCP 및 A2A 프로토콜을 통해 추가 커넥터 구성을 필요로 하는 크로스 클라우드 tool 통합이 가능합니다.
단계별 추론 추적, 토큰 수준 텔레메트리, OpenTelemetry 내보내기 기능을 통해 에이전트 동작에 대한 포괄적인 모니터링 및 디버깅이 가능합니다.
네, 엔트라 에이전트 ID(Entra Agent ID), 규정 준수 제어 기능 및 상세한 감사 추적을 통해 MAF는 금융 서비스, 의료 및 기타 규제 산업 분야의 거버넌스 요구 사항을 충족합니다.
마이그레이션에는 새로운 API 패턴과 DSL 구문으로의 리팩토링이 필요하지만, 핵심 개념은 기존 시맨틱 커널 개발자에게 익숙할 것입니다.