【충격】AI 에이전트에게 '사원 ID'와 '급여'가 지급되는 시대──Microsoft Agent 365와 Copilot Credits 완전 해설

Microsoft가 AI 에이전트를 독립된 주체로 취급하는 Microsoft Agent 365와 Copilot Credits 체계를 발표했습니다. 에이전트에게 Entra ID를 부여하여 보안과 권한을 관리하고, 업무 수행량에 따라 과금하는 종량제 모델을 도입합니다.

Microsoft Agent Framework 1.0과 Foundry Hosted를 활용하여 실전 배포 가능한 AI 에이전트를 구축하는 가이드를 제공합니다. 프레임워크, 호스트 환경, 지식 그라운딩, 평가의 4개 레이어를 결합하여 운영 안정성을 확보하는 것이 핵심입니다.

Apple이 WWDC26에서 Foundation Models framework를 확장하며 PCC 기반의 32K 추론 모델을 조건부 무료로 개방합니다. Swift API를 통해 Claude, Gemini 등 외부 모델을 통합 호출할 수 있는 프로토콜과 에이전트 구축을 위한 Dynamic Profiles를 도입했습니다.

AI 에이전트가 외부 도구(MCP, Tools)를 사용할 때 발생할 수 있는 보안 위험을 관리하기 위해 권한을 분리하는 설계 전략을 다룹니다. 도구의 성격에 따라 Read-only, Write, Destructive 세 가지로 분류하여 안전한 에이전트 활용 방안을 제시합니다.

MCP 입문: 개요와 도입 시 주의사항

Anthropic이 발표한 Model Context Protocol(MCP)의 개념과 구성 요소, 활용 사례를 소개합니다. AI가 외부 도구 및 SaaS와 표준화된 방식으로 연동되어 작업을 자동화할 수 있는 메커니즘을 다룹니다.

실제 운영 환경에서 AI 에이전트가 개인정보를 유출한 사례를 바탕으로, 에이전트의 안전성을 확보하기 위한 가드레일 구축 방법을 다룹니다. 입력 검증, 출력 필터링, 비용 제어, 도구 호출 검증의 4가지 핵심 보호 계층을 제안합니다.

기업 내 다양한 AI API(Gemini, Claude, OpenAI) 사용 시 발생하는 비용 초과 문제를 해결하기 위해 Google Apps Script(GAS)와 스프레드시트를 활용한 부서별 예산 관리 프레임워크를 제안합니다. 프로바이더의 기본 알림 기능과 GAS를 통한 자체 관리 체계를 결합하여 비용 가시성을 확보하는 방법을 다룹니다.

【무료】로컬 LLM으로 벡터 DB 사용해 보기

로컬 환경에서 Oracle 26ai를 활용하여 벡터 DB를 구축하고 사용하는 방법을 다룹니다. LlamaIndex 같은 프레임워크 없이 직접 비구조화 데이터를 벡터 좌표로 변환하여 테이블에 저장하는 구조적 원리를 학습합니다.

LLM 채팅 서비스에서 AI 캐릭터의 일관된 말투와 인격을 유지하기 위한 프롬프트 구조 설계 방법을 제안합니다. 프롬프트를 안전, 정체성, 캐릭터, 메모리, 태스크 레이어로 계층화하여 관리하는 것이 핵심입니다.

Google DeepMind의 Lyria 3 Pro API를 사용하여 텍스트나 이미지로부터 고품질 음악을 생성하는 방법을 다룹니다. Gemini API를 활용한 Python 구현 방법과 곡 구성 제어, 이미지 기반 무드 매칭 기술을 상세히 설명합니다.

harness-starter-kit이 hidden-oracle A/B 테스트를 통해 코딩 에이전트의 성능 향상을 입증했습니다. 검증 코드를 숨긴 상태에서도 에이전트가 저장소 컨벤션을 준수하며 태스크를 성공적으로 수행함을 확인했습니다.

AI 에이전트를 업무 시스템에 도입할 때 필요한 권한 설계, Control Plane 구축, CI 안전 테스트 및 거버넌스 체계를 정리한 체크리스트입니다. 에이전트의 폭주를 방지하고 안전한 실행 환경을 보장하기 위한 실무적인 설계 가이드를 제공합니다.

기존 리포지토리 조사에 활용하기──구현 전에 읽게 하고, 재현하게 하고, 멈추게 하기 제6회

기존 리포지토리에서 AI 에이전트를 활용할 때, 즉각적인 구현 대신 조사와 재현 단계를 거치는 전략을 제안합니다. 에이전트에게 읽기 전용 조사, 사실과 가설 분리, 재현 테스트 작성을 먼저 지시함으로써 안정적인 코드 수정을 유도하는 방법론을 다룹니다.

GraphRAG는 정말 Vector RAG보다 우수한가 — 자신의 문서 1만 건으로 비교한 결과

1만 건의 개인 문서를 활용해 Vector RAG, Microsoft GraphRAG, LightRAG의 성능과 비용을 직접 비교 실험했습니다. 질문 유형에 따른 성능 차이와 인덱싱 비용의 극명한 격차를 분석하여 실무적인 GraphRAG 채택 기준을 제시합니다.

직장의 의존 체질 탈피! AI로 코드를 생성하여 간이 데이터베이스를 시작해 보았다

업무 중 반복되는 질문과 정보 공유 문제를 해결하기 위해 AI 코딩 도구를 활용하여 간이 데이터베이스 웹 앱을 제작한 사례를 소개합니다. Copilot과 CodePen을 사용하여 검색 기능이 포함된 HTML/CSS/JS 기반의 도구를 구현했습니다.

【Python】『뉴스 요약 사이트』를 만들어 보았다 (실전 편) ㉑

Python으로 제작한 뉴스 요약 사이트를 Render 플랫폼에 배포하는 과정을 다룹니다. Windsurf 에러 해결 과정과 함께 Render 환경에서의 스케줄러, 데이터 저장, 환경 변수 설정 등 실전 배포 시 고려해야 할 핵심 사항을 정리했습니다.

【Python】『뉴스 요약 사이트』를 만들어 보았다 (실전편) ㉒

Python 기반 뉴스 요약 사이트의 자동 업데이트를 위해 Windows 작업 스케줄러와 배치 파일을 활용하는 방법을 설명합니다. Render 무료 플랜의 Cron Job 부재를 해결하기 위해 GitHub 연동 자동화 프로세스를 구축합니다.