AI 에이전트는 사람 지원에서 작업 실행으로 전환하고 있습니다. 이 한 가지 변화는 에이전트를 관리하고, 책임지고, 운영하는 방식을 근본적으로 바꾸므로 모든 에이전트 관련 이니셔티브에 두루 적용되는 단일 프레임워크는 없습니다.
에이전트를 성공적으로 확장하는 조직은 모든 이니셔티브를 동일한 방식으로 처리하지 않습니다. 그들은 개인을 위해 이메일 초안을 작성하는 에이전트와 보험금 청구를 자율적으로 처리하는 에이전트가 서로 다르다는 점을 인식하고 있습니다. 각각 다른 거버넌스, 소유권 모델, 성공 메트릭 및 조직 완성도 수준이 필요합니다.
이 문서 시리즈에서는 수행 중인 작업의 이름을 지정하고, 올바른 운영 모델을 각 이니셔티브에 일치시키고, 크기를 조정할 수 있는 적절한 기능에 투자하는 데 도움이 되는 분류 시스템 인 에이전트 변환 패턴을 소개합니다.
Tip
이 지침은 AI 에이전트 선택, 크기 조정 및 운영에 대한 Microsoft 실제 가이드인 에이전트 변환 패턴 플레이북을 기반으로 합니다. 전체 프레임워크에서 시작한 다음, 이러한 문서를 사용하여 각 패턴에 대해 자세히 설명합니다.
모든 것을 이끄는 전환: 실행 지원
에이전트는 사람들을 돕는 것에서 작업 실행으로 이동하고 있습니다.
에이전트가 도움을 주면 인간의 의사 결정을 지원합니다. 인간은 무엇을 해야 할지 결정하고, 인간은 행동을 실행하며, 인간은 완전히 책임이 있습니다. 이 모델은 위험이 낮으며 친숙한 거버넌스 패턴에 편안하게 맞습니다.
에이전트가 실행되면 시스템 간에 작업을 수행합니다. 에이전트는 의사 결정에 따라 작동하고, 에이전트는 워크플로를 오케스트레이션하고, 인간은 작업을 직접 수행하지 않고 결과를 감독합니다. 이 모델은 위험이 더 높으며 새 운영 모델이 필요합니다.
에이전트가 실행되는 순간 네 가지 새로운 요구 사항이 표시됩니다.
- 명명된 소유권: 이 에이전트에 대한 책임은 누구에게 있나요?
- 정의된 위험 응답: 잘못되면 어떻게 되나요?
- 수명 주기 관리: 시간이 지남에 따라 누가 개선합니까?
- 명시적 권한: 에이전트의 권한 범위에 속하는 것은 무엇이고 속하지 않는 것은 무엇입니까?
실행 중인 에이전트에 보조 등급 거버넌스를 적용하는 것은 조직이 숨겨진 위험을 누적하는 방법입니다. 간단한 도우미에 임원급 거버넌스를 적용하는 것은 채택을 질식시키는 방법입니다. 거버넌스를 작업에 일치시키는 것이 프레임워크의 핵심입니다.
수행 중인 작업 이름: 6가지 패턴
변환 패턴은 에이전트의 작동 방식( 작업을 수행하는 사람, 결정하는 사람 및 관리 방법)에 대한 디자인 선택입니다. 패턴 이름을 지정하면 모든 에이전트를 동일하게 처리하는 대신 올바른 운영 모델을 각 이니셔티브에 일치시킬 수 있습니다.
분류 시스템이 없으면 조직은 모든 에이전트 이니셔티브에 동일한 프레임워크를 적용하는 경향이 있습니다. 이 방법을 사용하면 단순 에이전트를 과도하게 관리하여 채택 속도가 느려지고 복잡한 에이전트를 관리하지 못하여 책임이 발생할 수 있습니다.
변환 패턴을 사용하면 의도, 운영 모델 및 위험 프로필별로 에이전트 이니셔티브를 분류할 수 있습니다. 각 이니셔티브에 대한 올바른 질문에 답변하는 데 도움이 됩니다.
- 누가 일을 합니까?
- 누가 결정합니까?
- 어떻게 관리합니까?
- 성공하려면 어떤 성숙도가 필요한가요?
패턴은 단계가 아닌 디자인 선택입니다. 순서대로 진행하지 않습니다. 대부분의 조직은 각각 고유한 담당 체계, 에스컬레이션 체계, 그리고 릴리스 규율을 갖춘 두세 개를 동시에 운영합니다.
| 패턴 | Purpose |
|---|---|
| 직원 AI 사용 | 모든 직원을 더 능력 있게 만들기 |
| 비즈니스 전문가 권한 부여 | 전문가의 지식 크기 조정 |
| 업무 환경 및 IT 서비스 | 내부 서비스 엔드 투 엔드 실행 |
| 핵심 비즈니스 프로세스 변환 | 중요 비즈니스용 워크플로 변환 |
| 외부 참여 | 고객과 파트너에게 직접 제공 |
| AI 우선 기능 | 완전히 새로운 기능 만들기 |
올바른 변환 패턴 선택에서 자세히 알아보세요.
투자 위치 찾기: 만기 모델
각 패턴은 5가지 기능 드라이버에서 서로 다른 깊이의 완성도를 요구합니다. 완성도 모델은 성과 기록표가 아닌 진단입니다. 이 기능은 선택한 패턴의 경우 어디에 투자해야 하는지 보여 줍니다.
각 패턴에는 목표 성숙도 프로필이 있습니다. 현재 상태를 해당 대상과 비교합니다. 가장 큰 격차는 배율 차단기이며, 가장 약한 드라이버는 다른 드라이버가 얼마나 강한지에 관계없이 천장을 덮습니다. 거버넌스와 기술에 강하지만 전략에 약한 조직은 전략 격차로 인해 제한됩니다. 모델의 가치는 하나의 격차를 찾고 먼저 거기에 투자에 초점을 맞추는 것입니다.
에이전트 준비 평가 또는 전체 에이전트 AI 채택 완성도 모델을 사용하여 자신을 평가합니다.
준비 상태와 야망 맞추기
패턴은 원하는 결과와 비전이라는 야망을 표현합니다. 완성도 모델은 현재 소유하고 관리하고 실행할 수 있는 준비 상태를 표현합니다. 패턴 선택 및 시퀀싱은 두 패턴을 정렬하는 작업입니다.
현재 완성도를 패턴의 대상 프로필과 비교하여 간격을 식별합니다.
- 대상을 충족하거나 초과합니다. 이제 패턴이 매우 잘 맞습니다. 계속
- 드라이버가 하나 또는 두 개 부족합니다. 명확한 배율 차단기가 있습니다. 먼저 그것을 닫거나, 닫으면서 조작하세요.
- 드라이버가 몇 개 부족합니다. 야망은 준비 상태를 능가합니다. 야심 찬 패턴에 필요한 기능을 구축하는 디딤돌로 접근성이 뛰어난 패턴을 선택합니다.
야망은 목적지를 설정합니다. 준비 상태가 시작 줄을 설정합니다. 올바른 변환 패턴 선택에서 전체 메서드에 대해 알아봅니다.
격차 해소: 우수성의 중심
CoE(우수 센터)는 에이전트 크기를 조정하기 위한 운영 체제입니다. 전략과 의도를 반복 가능하고 신뢰할 수 있는 실행으로 전환하고 규모를 깨뜨리는 완성도 격차를 닫습니다.
CoE는 매월 정기적으로 모이는 위원회도, 속도를 늦추는 일련의 승인 절차도, 통제권을 독점하는 사일로 조직도 아닙니다. 그것은 반대입니다. 이 콘솔은 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 팀을 가속화하는 가드레일.
- 속도를 안전하게 만드는 황금 길.
- 전체 조직에서 사용하는 수명 주기 엔진입니다.
Agentic CoE는 에이전트 작업을 제어, 사용, 최적화 및 크기 조정합니다 . 검토 없이 프로덕션에 도달하지 않도록 릴리스 게이트를 설정합니다. 각 에이전트를 빌드한 사람, 승인한 사람 및 수행하는 작업을 보여 주는 감사 로그를 유지합니다. 또한 생산자에게 모범 사례와 교육을 제공하고, 품질과 가치를 높이며, 효과가 입증된 방식을 확대 적용합니다.
에이전틱 CoE:
- 기존 거버넌스를 보완합니다. CoE는 기존에 이미 효과가 입증된 것을 바탕으로 합니다. 기존 보안 및 규정 준수, 클라우드 및 IT 거버넌스, Power Platform CoE, Microsoft 365 거버넌스 및 책임 있는 AI 사례에 에이전트별 기능을 추가합니다. 이는 에이전트가 만드는 간격(소유권, 수명 주기, 의사 결정 권한 및 모니터링)을 채웁니다. 또한 해당 함수가 함께 작동할 수 있도록 하는 역할 및 의사 결정 권한도 정의합니다.
- 위험에 따라 관리되며 거버넌스를 완료된 것으로 취급하지 않습니다. 위험 수준에 맞게 감독을 조정하세요. 사전 승인된 원본에 기반한 지식 전용 에이전트는 사전 예방적 검토가 거의 필요하지 않습니다. 외부 시스템에 대한 쓰기 권한이 있는 에이전트는 보안, 개인정보 보호, 접근성, 책임 있는 AI 등 여러 분야에 걸친 검토가 필요합니다. 규정 준수는 일회성 검사가 아니라 연속적인 것입니다. 거버넌스는 완료되지 않으므로 가드레일 내에 배송되기 전에 거버넌스가 완료될 때까지 기다리지 마세요.
에이전트형 CoE 구축에서 구조, 역할 및 위험 수준별 거버넌스에 대해 자세히 알아보세요.
이 지침을 사용하는 방법
현재 우선 순위와 일치하는 순서대로 이 지침을 따릅니다.
개요 읽기: 올바른 변환 패턴을 선택하여 패턴이 성숙도 요구 사항에서 어떻게 다른지 이해합니다.
패턴 식별: 조직의 현재 우선 순위와 일치하는 하나 또는 두 개의 패턴을 자세히 살펴보세요. 각 패턴 문서에서는 에이전트가 수행하는 작업, 사용자가 수행하는 작업, 예제 사용 사례, 운영 교대 근무 및 성공해야 하는 작업을 다룹니다.
완성도 평가: 에이전트 준비 평가를 받거나 에이전트 AI 채택 완성도 모델을 사용하여 현재 5가지 기능 드라이버에서 현재 위치를 평가합니다.
격차 파악하기: 각 패턴에는 목표 성숙도 프로필이 있습니다. 현재 상태를 대상과 비교합니다. 가장 큰 문제는 확장을 가로막는 핵심 장애물, 즉 무엇보다 먼저 여러분의 확장 능력을 제한하는 요소입니다.
운영 모델 빌드: 우수 센터 지침을 검토하여 격차를 해소하고 에이전트를 안전하게 확장하는 조직 차량을 빌드하는 방법을 이해합니다.
다음 단계 계획: 작업 계획을 사용하여 인사이트를 구체적인 다음 단계로 변환합니다.
조각 연결 방법
- 패턴은 수행 중인 작업을 알려 주므로 거버넌스, 소유권 및 메트릭을 각 이니셔티브와 일치시킬 수 있습니다.
- 완성도 모델은 현재 상태를 패턴의 대상 프로필과 비교하고 스케일 브레이커의 이름을 지정하여 투자 할 위치를 알려줍니다.
- 우수 센터는 가드레일, 골든 경로 및 수명 주기 엔진을 통해 이러한 격차를 해소하고 에이전트를 안전하게 유지하는 방법입니다 .