AI 에이전트와 Copilot Studio
8 × 모든 에피소드
모든 에피소드
AI 혼란 끝내기: 깨끗한 데이터와 실질적 거버넌스를 위한 Microsoft Copilot Studio의 RFI 작업 (AI 더빙)
AI 흐름이 실패하는 이유는 AI가 아니라 불완전한 입력을 사실로 취급하기 때문입니다. 이번 에피소드는 Copilot Studio의 정보 요청(RFI) 작업이 사람이 데이터를 확인할 때까지 흐름을 일시 중지하는 방식을 보여 줍니다.
Microsoft Purview, Power Automate, Copilot Studio로 AI GRC 에이전트 구축: 규정 준수 보고 자동화 (AI 더빙)
수동 GRC 보고는 흔히 Purview 로그를 내보내 Excel에서 쪼개고, 다음 주에도 차트가 맞기를 바라는 일입니다. 이번 에피소드는 Purview, Power Automate, Copilot Studio로 만든 규칙 기반 에이전트가 감사 데이터를 가져와…
땜질식 디버깅은 그만: .NET과 Azure를 위한 GitHub Copilot 에이전트 모드 (AI 더빙)
코딩, 빌드, 오류, 수정, 반복 – 이 루프가 오후 시간을 통째로 잡아먹습니다. 이번 에피소드에서는 GitHub Copilot 에이전트 모드가 여러 파일의 맥락을 파악하고 실제 .NET 및 Azure 프로젝트에서 변경을 조율하는 방법을 보여 줍니다.
Microsoft Teams의 AI 에이전트: 생산성 향상일까, 보안 위험일까? 디지털 직원 거버넌스 (AI 더빙)
AI 에이전트는 생산성을 약속하지만, 규칙이 없으면 목표를 잘못 해석하고 여러분이 책임져야 할 방식으로 권한을 넓힙니다. 이번 에피소드는 에이전트를 유용하고 안전하며 목표에 맞게 운영하기 위한 간단한 프레임워크, 실용적인 통제 방법, 첫 단계를 소개합니다.
Copilot 에이전트 거버넌스: Microsoft 365 관리 센터와 Copilot Studio로 완벽하게 통제하기 (AI 더빙)
AI 에이전트는 시간을 절약해 주지만, 많은 기업은 누가 어떤 에이전트를 만들었고 어떤 데이터에 접근하며 누가 게시했는지 파악하지 못할까 봐 걱정합니다. 이번 에피소드는 거버넌스가 더 이상 선택이 아닌 이유와, Microsoft 365 관리 센터가 혁신을 막지…
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.
Copilot Studio vs Teams Toolkit: Copilot 에이전트에는 어떤 도구를 선택해야 할까? (AI 더빙)
기본 Microsoft 365 Copilot은 스타터 키트일 뿐입니다. 기본 모델과 테넌트의 콘텐츠는 알지만, 여러분의 SOP, 인사 핸드북, ERP 시스템은 모릅니다. 이를 위해서는 커넥터, 그라운딩, 그리고 자체 에이전트가 필요합니다. 이번 에피소드에서는 언제…
AI 에이전트 vs 자동화: 진짜 차이와 에이전트를 만들지 말아야 할 때 (AI 더빙)
버튼 하나로 실행되는 스크립트는 에이전트가 아닙니다. 자판기와 눈치 빠른 판매원의 비유로 자동화와 AI 에이전트가 왜 다른지, 둘을 혼동하면 신뢰와 예산을 잃는 이유를 설명합니다.