Azure AI Foundry Threads: AI를 기업 환경에 맞게 준비하는 방법 (AI 더빙)

기업에서 AI를 활용하려면 똑똑한 모델만으로는 부족합니다. 추적 가능성이 필요합니다. 이번 에피소드에서는 Azure AI Foundry Agent Service가 예측하기 어려운 AI를 통제되고 감사 가능한 시스템으로 바꾸는 방법을 소개합니다.

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. 모든 Foundry 에이전트의 세 가지 구성 요소: 모델(두뇌), 지침(임무 명령), 그리고 Code Interpreter, SharePoint 및 MCP 커넥터 같은 도구
2. Foundry 카탈로그에서 GPT-4, Mistral, DeepSeek 등 모델을 유연하게 바꿀 수 있는 이유
3. 영구 기록으로서의 스레드: 모든 메시지, 이미지, 코드 블록에 타임스탬프와 역할이 기록됨
4. 스레드, 런, 런 스텝이 규정 준수, 감사, 디버깅을 위한 완전한 감사 추적을 만드는 방식
5. 이 구조가 없을 때 생기는 문제: 일관성 없는 결과, 증거 부족, 막막한 디버깅

이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.

Mirko Peters · Microsoft MVP

Mirko Peters는 Microsoft MVP이자 팟캐스트 M365.FM의 진행자이며 무료 온라인 컨퍼런스 M365Con의 주최자입니다.

Mirko Peters는 Microsoft MVP이자 팟캐스트 M365.FM의 진행자이며 무료 온라인 컨퍼런스 M365Con의 주최자입니다.