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Dev.toAI/ML
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Claude 기반 Orchestrator 도입으로 Agent 개발 패러다임 전환
Navigating the New Copilot Studio: A "Good, Bad, and Nitty-Gritty" First Look
AI 요약
Context
기존의 Topics 중심 정적 대화 트리 구조로 인한 유연한 대화 흐름 제어의 한계 발생. 정형화된 시나리오 외의 복잡한 스크립팅 및 외부 데이터 통합 과정에서 발생하는 개발 병목 해결 필요.
Technical Solution
- Claude 기반의 고성능 Orchestrator 도입을 통한 Bash, Python, Node 환경의 직접 제어 구조 설계
- Natural Language Prompting 기반의 자동 skill.md 생성 방식을 통한 Skill 정의 프로세스의 추상화
- 세션 간 사용자 선호도 및 컨텍스트 유지를 위한 Intelligent Memory 레이어 구현
- Power Automate flow를 확장한 Workflow 구조 도입으로 조건부 분기와 루프 기반의 논리적 실행 제어
- Dataverse MCP Tool 및 Bing Search 통합을 통한 실시간 외부 지식 베이스의 동적 확장 설계
- 실시간 응답 속도 모니터링을 위한 Preview canvas 내 Latency Readout 기능 통합
실천 포인트
- 정적 시나리오(Topics) 의존도를 낮추고 LLM의 추론 기반 Routing 설계를 검토하십시오. - 에이전트의 복잡한 기능은 독립적인 Skill 단위로 모듈화하여 관리하십시오. - 세션 간 상태 유지(State Management)를 위해 Intelligent Memory 활용 전략을 수립하십시오. - 정교한 제어가 필요한 비즈니스 로직은 Workflow의 조건부 분기 기능을 통해 구현하십시오.